摘要：分块效果如图所示聚类由于不同网页之间设计和布局存在较大差异，作者选择了作为聚类算法来解决簇数目未知簇形状未知噪声等问题未给出距离函数。
《Web Content Extraction Through Machine Learning》 通过机器学习来提取网页内容简介 数据集
2014年，未见期刊会议上登载，作者 Ziyan Zhou @stanford.edu
以新闻文章网站为主
数据集链接 https://github.com/ziyan/spid...
本文采用了phantom.js作为headless webkit browser（无头浏览器，现在有更好的方法了，比如puppeteer.js）
对于每一个包含文本的DOM元素，算法会找到它最近的父元素标记为块。
遗憾的是，作者对一些噪音数据的处理没有详细地进行解释。
分块效果如图所示
由于不同网页之间设计和布局存在较大差异，作者选择了DBSCAN作为聚类算法来解决簇数目未知/簇形状未知/噪声等问题（未给出距离函数）。
DBSCAN 密度聚类算法 大致原理就是选择一个样本节点，聚集所有密度可达的样本形成一个类，相比k-means聚类算法而言更适用于稠密的数据库，想要详细了解的可以点击这里寻找内容块
通过与标题简介等meta信息对比文本间的差异（最长公共子序列LCS算法），来评估每一个集群与描述之间的相似性。
分类支持向量机SVM与交叉验证
特征选择以下特征效果依次递增
文本长度
标签路径
CSS选择器
CSS属性
总结
emmm，有点浅了，数据集太少，而且针对性也太强，导致出来的结果很好，但是没有什么说服力，还是有可以参考的地方的。
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