Extracción de registros de datos Christian Marmolejo Gómez Algoritmo MDR.

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Transcripción de la presentación:

Extracción de registros de datos Christian Marmolejo Gómez Algoritmo MDR

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

INTRODUCCIÓN Wrapping Extracción de información Información estructurada Aproximaciones generalistas, malos resultados Cambio de técnica

¿QUÉ ES UN REGISTRO DE DATOS? Agrupa datos de un mismo objeto Estructura HTML regular Suelen mostrarse en listas Representación HTML de una fila en una BD

UN EJEMPLO DE RD

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

DEFICIENCIAS Identificación visual de patrones y programación - No escalable a muchas páginas Cierta automatización + técnicas de aprendizaje automático - Etiquetado manual de regiones de la página (gran intervención humana)

DEFICIENCIAS Heurísticas y conocimiento del dominio - Costoso de conseguir Otros: Patricia tree, inducción de gramáticas, clustering… - Resultados pobres

UN PROBLEMA COMÚN No extraen RDs no contiguos Columnas de tablas parte1 de objeto1, parte1 de objeto2, parte2 de objeto1, parte2 de objeto2

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

CARACTERÍSTICAS DE MDR Suposiciones empíricas Automático Etiquetas y estructuras, no texto Zonas similares RDs contiguos y no contiguos RDs anidados

DOS OBSERVACIONES CLAVE 1.Región de datos 2.Hijos del mismo padre

5 nodos TR debajo del nodo TBODY Subárboles debajo de TBODY forman una región de datos DOS OBSERVACIONES CLAVE

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Árbol de etiquetas Extracción de regiones de datos Identificación de RDs Conclusiones

PASOS DE MDR 1.Tag tree o árbol de etiquetas. 2.Extraer regiones de datos de la página. 3.Identificar los RDs.

ÁRBOL DE ETIQUETAS Un par de etiquetas, un nodo. Un par de etiquetas anidadas, un nodo hijo. 1.Preprocesamiento del código HTML 2.Construcción del árbol Inconvenientes: Errores en el código.

ÁRBOL DE ETIQUETAS

Información visual de los navegadores 1.Subsistema de parsing y rendering de un navegador  coordenadas 2.Relación de contenido  árbol MDR2

ÁRBOL DE ETIQUETAS

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Árbol de etiquetas Extracción de regiones de datos Identificación de RDs Conclusiones

UN PAR DE DEFINICIONES Nodo generalizado: r nodos que cumplen: 1.Tienen todos el mismo padre 2.Son adyacentes Un RD, uno o varios hermanos. Un nodo generalizado, uno o varios RDs.

UN PAR DE DEFINICIONES Región de datos: dos o más nodos generalizados que cumplen: 1. Tienen todos el mismo padre 2. Tienen todos la misma longitud 3. Son todos adyacentes 4. La distancia de edición normalizada entre ellos es inferior a un umbral

UN PAR DE DEFINICIONES

CÁLCULO DE LA EDIT DISTANCE Comparar nodos 1.Comienzo primer nodo generalizado 2.Longitud de los nodos generalizados Probar combinaciones Cadena de etiquetas del subárbol Almacenamos la edit distance O(NK)

CÁLCULO DE LA EDIT DISTANCE Edit distance Compara el parecido de dos cadenas Mutaciones de cadena origen a final Gran ahorro computacional

CÁLCULO DE LA EDIT DISTANCE

DETERMINACIÓN DE REGIONES DE DATOS Identificación de regiones de datos Recorrido en profundidad Umbral fijado Adición de nodos generalizados a la región de datos actual Región de datos dentro de otra  mayor Nodo generalizado dentro de otro  menor

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Árbol de etiquetas Extracción de regiones de datos Identificación de RDs Conclusiones

IDENTIFICACIÓN DE RDs Muchos tipos de nodos generalizados Contiguos, múltiples, no contiguos y sin región de datos Parecidos entre ellos Mismo nivel o uno inferior Ciertas heurísticas

IDENTIFICACIÓN DE RDs NODOS GENERALIZADOS CON UN COMPONENTE Una columna, un RD Una fila entera, un RD (tabla de datos o un solo bloque)

IDENTIFICACIÓN DE RDs NODOS GENERALIZADOS MÚLTIPLES Nodos hijos no parecidos o distinto número de hijos Un nodo generalizado, un RD Si no  RD no contiguo

IDENTIFICACIÓN DE RDs RD NO CONTIGUO: CASO 1 Hijos parecidos entre ellos pero no a otros Mezcla de nodos

IDENTIFICACIÓN DE RDs RD NO CONTIGUO: CASO 2 Regiones adyacentes no similares Mezcla de nodos Arriesgado

IDENTIFICACIÓN DE RDs RDs SIN REGIÓN DE DATOS Impar, fila no parecida No forma región Comparación de cadenas

Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

CONCLUSIONES Propósito específico Sin intervención humana Efectivo Rápido Mayor casuística Abierto a mejoras Punto de partida a otras técnicas

CONCLUSIONES Deficiencias: Subjetivo Orientado a tablas

Gracias Christian Marmolejo Gómez Más información: d2003-dataRecord.pdf