検索エンジンシステムの分析: Webページの精製とメタデータの抽出

検索エンジンシステムの前処理：ウェブページの浄化とメタデータの抽出、キーワードはSEO最適化、検索エンジン最適化、
Web ページの浄化と重複排除は、大規模な検索エンジン システムの前処理フェーズの重要な要素です。

ノイズ低減: Web ページ内のノイズ コンテンツ (広告、著作権情報など) を識別して削除し、Web ページのテーマとテーマに関連するコンテンツを抽出します。

Web ページの重複排除 (レプリカまたはレプリカに近いものの検出): 収集された Web ページ コレクションから、主題コンテンツが重複している Web ページを削除します。

トピック検索の分野では、広告やナビゲーション バーなどの大量のノイズ コンテンツがトピック ドリフトを引き起こす可能性があります。これは、従来のトピック検索アルゴリズムの粒度として Web ページを使用して構築された Web グラフの精度が十分ではないことを示しています。コンテンツ分析の精度を向上させるには、Web ページの奥深くまで進み、処理単位の粒度を下げる必要があります。 (Chakrabarti et al. 2001) では解決策が提案されています。まず、Web ページを DOM ツリー構造として表現し、テーマとの一貫性が高いサブツリーを見つけます。次に、これらのサブツリーを特別に処理して、テーマ抽出の効果を高めます。

Web 情報検索の分野では、検索結果の関連性と検索速度が、Web 検索システムを評価するための 2 つの指標です。元の Web ページのノイズ コンテンツが削除されていない場合、検索システムは必然的にノイズ コンテンツもインデックスし、Web ページのノイズ コンテンツにクエリ用語が出現するという理由だけで、結果としてその Web ページが返されますが、Web ページの主題コンテンツはクエリ用語とはまったく関係がない可能性があります。ノイズ含有量はインデックス構造のサイズを増加させるだけでなく、検索システムの精度の低下にもつながることがわかります。この問題を解決するために、Lin ら (2002) は、Web ページからノイズ コンテンツを削除する方法を提案しました。この方法では、まずタグに基づいて Web ページのタグ ツリーを構築し、タグに基づいて Web ページをネストされたコンテンツ ブロックに計画します。次に、同じモジュールを使用して作成された一連の Web ページに対して、ウェブページ内で複数回出現するコンテンツを冗長コンテンツとして特定し、ウェブページ内で出現頻度の低いコンテンツは有効な情報ブロックであると見なします。実験により、この方法は効果的であることが証明されていますが、同じテンプレートを持つ一連の Web ページに限定する必要があります。ただし、Web 上には無数の Web ページ テンプレートが存在するため、この方法は明らかに十分に汎用的ではありません。

ウェブページ分類の分野では、ノイズ内容はトピックとは無関係であるため、トレーニングセット内のノイズ内容によって各カテゴリの特性が不明瞭になり、分類対象のウェブページ内のノイズ内容によってウェブページのカテゴリが不明瞭になり、自動ウェブページ分類の効果に影響を及ぼします。 (Yang 1995、Li et al. 2002) は、Web ページからノイズ コンテンツを除去することで、Web ページ分類の品質を向上させる方法を提案しました。

Web 情報抽出の分野では、自動識別方法では、主題のコンテンツだけでなく、Web ページ全体からパターンを抽出する必要があります。したがって、精製されたウェブページから情報を抽出することで、情報抽出に対するノイズ情報の干渉を排除し、情報抽出の精度を向上させることができるだけでなく、ウェブページの構造を簡素化し、情報抽出の効率を向上させることができます。

ノイズ コンテンツは、Web ベースの研究スタジオにとって一般的かつ深刻な問題です。分野によって使用される方法は異なりますが、処理の目的は、Web ページのノイズ コンテンツを除去し、実際の主題コンテンツを取得することです。

ウェブ上の研究やアプリケーションの発展に伴い、単純なウェブページのコンテンツではニーズを満たすことができなくなり、ウェブページのメタデータがますます広く使用されるようになりました。ウェブ検索の分野では、キーワードマッチングだけに頼った検索方法は単純すぎます。コンテンツ カテゴリや概要などのメタデータ情報を合理的に使用すると、ユーザーはさまざまな角度からクエリを実行できるだけでなく、クエリの精度も向上します。主題検索、パーソナライズされた情報サービス、デジタル ライブラリも、リソースのメタデータ情報に大きく依存しています。そのため、必要なメタデータを正確かつ効率的に抽出することは、Web 上のさまざまな研究分野が直面する重要な課題です。

メタデータと主題コンテンツを抽出する方法に関しては、情報抽出（特に HTML Web ページからの意味情報の抽出）の分野における研究結果から多くのインスピレーションを得ることができます。 HTML Web ページから意味情報を抽出する初期の方法は、特定の種類の Web ページのコンテンツ構成パターンを手動で抽出することでした。情報抽出システムは、パターンに基づいて、そのカテゴリに属する​​ Web ページから対応するコンテンツを抽出します (Hammer et al. 1997、Ashish et al. 1997)。同じアプローチを使用してメタデータと主題のコンテンツを抽出できますが、これらの方法には共通の制限があります。つまり、コンテンツ構成パターンを手動で抽出する必要があり、これは明らかにコンテンツ構成が多様な Web には適用できません。そのため、(Wemble et al. 1999) では 5 つのヒューリスティック ルールが提案されました。これらの 5 つのルールを組み合わせることで、システムは Web ページ内の各トピック情報チャンクの境界を自動的に検出できます。 (Yang et al. 2001) は、視覚的な類似性に基づいて Web ページの意味構造を自動的に分析する方法を提案しました。この方法では、まず HTML Web ページ コンテンツの視覚的な類似性を比較し、次にパターン検出アルゴリズムを使用してこれらの視覚的に類似したコンテンツの最も可能性の高い構成パターンを決定し、最後にそのパターンに従ってコンテンツを再編成します。

HTML_DocView モデル:

含まれるもの: Web ページ識別、Web ページの種類、コンテンツ カテゴリ、タイトル、キーワード、概要、テキスト、関連リンク、その他の要素。このうち、本文と関連リンクはウェブページのコンテンツデータに属し、残りの 6 項目はウェブページのメタデータに属します。

Web ページの種類: Web ページ コンテンツの表示形式に応じて、一般的にトピック ページ (topic)、ハブ ページ (hub)、画像ページ (pic) の 3 つのカテゴリに分類されます。

コンテンツ カテゴリ: 検索エンジン システムの前処理、つまり Web ページの精製とメタデータの抽出です。キーワードは、SEO 最適化、検索エンジン最適化、Web ページのコンテンツを意味的に分類することです。これは、コンピューターが Web ページの意味情報を取得するための直接的な手段です。

原題: 検索エンジンシステムの分析: Web ページの精製とメタデータの抽出

キーワード: 検索エンジン