【摘 要】
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随着信息技术的发展,电子商务（E-commerce）逐渐成为主要的商务模式,而电子商务的主要类型之一--B2C电子商务（BusinesstoCustomerE-commerce）在走出了网络经济的低谷之后,即将进入
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随着信息技术的发展,电子商务（E-commerce）逐渐成为主要的商务模式,而电子商务的主要类型之一--B2C电子商务（BusinesstoCustomerE-commerce）在走出了网络经济的低谷之后,即将进入一个快速发展的时期.在影响B2C电子商务发展的各种技术中,信息获取技术（包括商品信息抽取与用户兴趣获取）不仅是B2C电子商务获得发展的必备条件,而且是吸引消费者参与B2C电子商务的主要因素之一,而目前存在的信息获取技术均难以同时满足B2C电子商务应用的特殊需求.因此,该文提出了一种基于路径学习的信息抽取技术,该技术将网页结构分析与归纳学习相结合,通过学习待抽取信息在网页标记树中的公共路径实现信息抽取.实验表明这种技术具有用户负担较轻（只需用户提供2-4个学习实例）、查全率（97.04﹪-100﹪）与查准率（99﹪-100﹪）高、可实现大样本量信息抽取和时间资源耗费少（抽取时间小于1秒）等特点,能基本满足B2C电子商务中商品信息抽取的需求,现已成功应用于我们研制的智能比较购物代理系统中.此外,该文还提出了一种基于关键词提取的用户兴趣获取技术,该技术对用户浏览的网页内容进行分析,并提取出这些网页的类关键词作为用户兴趣标志.
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