Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Neil andersonjunhong


Published on

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Neil andersonjunhong

  1. 1.  Visually  Data  Records  from  the  Deep  Web      Neil  Anderson  and  Jun  Hong  Queen’s  University  Belfast,  UK  
  2. 2. Data  Record  Extrac.on    Given  a  query  result  page  containing  a  set  of  data  records,  our  goal  is  to  group  the  data  items  and  labels  of  each  data  record  together.    
  3. 3. Title  
  4. 4. Previous  Approaches  •  Common  theme  is  to  iden.fy  repeated  paJerns  •  Source  code  and  regular  expressions    –  JavaScript  makes  this  tricky    •  Supervised  learning  with  annotated  pages  –  Wrapper  induc.on  •  Tag  tree  representa.on  (DOM)  –  Hierarchical  representa.on  of  the  page,  designed  for  the  browser,  not  for  humans  –  Doesn’t  mirror  the  displayed  structure  -­‐  modern  complex  web  pages  make  this  difficult  
  5. 5. Layout  Engine  
  6. 6. What  now?  
  7. 7. Our  Visual  Approach  •  Mimic  human  intui.on  •  To  make  use  of  the  common  sources  of  evidence  on  displayed  pages  that  humans  use,  including  – Structural  regularity  – Visual  and  content  similarity  between  data  records    
  8. 8. Previous  Approaches  Need  to  Iden.fy  Data  Rich  Sec.on  PiWalls:    How  to  iden.fy  the  Data  Rich  Sec.on  DRS  does  not  contain  all  the  records  DRS  contains  noise  as  well  as  records            
  9. 9. Our  Approach  •  We  find  records,  not  the  Data  Rich  Sec.on  •  Extract  data  records  individually  on  displayed  query  result  pages,  while  excluding  noise  items  •  Records  in  a  grid  or  a  column  •  Use  clustering  algorithms  and  a  set  of  similarity  measures  to:  Iden.fy  records  Exclude  noise      
  10. 10. Our  Approach  jQuery  Web    Page  Renderer    WebKit  Visual    Block    Modeller  JavaScript  Seed  Block    Selector  JavaScript  Data    Record  Block    Selector  jQuery  Record  Boundary  Drawer  
  11. 11. Our  Approach  jQuery  Web    Page  Renderer    WebKit  Visual    Block    Modeller  JavaScript  Seed  Block    Selector  JavaScript  Data    Record  Block    Selector  jQuery  Record  Boundary  Drawer  
  12. 12. Green  and  blue  blocks  
  13. 13. Our  Approach  jQuery  Web    Page  Renderer    WebKit  Visual    Block    Modeller  JavaScript  Seed  Block    Selector  JavaScript  Data    Record  Block    Selector  jQuery  Record  Boundary  Drawer  
  14. 14. Title  
  15. 15. Our  Approach  jQuery  Web    Page  Renderer    WebKit  Visual    Block    Modeller  JavaScript  Seed  Block    Selector  JavaScript  Data    Record  Block    Selector  jQuery  Record  Boundary  Drawer  
  16. 16. Green  and  blue  blocks  
  17. 17. Title  
  18. 18. Title  
  19. 19.  Other  Candidate  Containers  Filter  the  set  of  all  container  blocks  on  the  page    (blue  blocks)  and  Discard  blocks  that  don’t  match  the  width  of  any  candidate  container  block  (orange  blocks).  Cluster  the  remaining  blocks  by  width.    Why  width?  Web  pages  designed  for,  not  horizontal,  scrolling.      
  20. 20. Title  
  21. 21.  Record  Containers  Block  content  similarly  measure      Block  A  –  Candidate  record  block  (orange)  Block  B  –  Container  block  (block)  with  the  same  width            as  A  The  cluster  with  the  maximum  number  of  similar  blocks  is  the  winner!    
  22. 22. Title  
  23. 23. Title  
  24. 24. Our  Approach  jQuery  Web    Page  Renderer    WebKit  Visual    Block    Modeller  JavaScript  Seed  Block    Selector  JavaScript  Data    Record  Block    Selector  jQuery  Record  Boundary  Drawer  
  25. 25. Title  
  26. 26. Title  
  27. 27. Visual  Block  Model  
  28. 28. Visual  Block  Model  -­‐  Clean  
  29. 29. Conclusions:  Main  Contribu.ons  •  Visual  approach  to  directly  access  a  rendering  engine  to  get  posi.onal  and  visual  features  rather  than  codes  or  tag  trees  •  No  need  to  iden.fy  data  rich  sec.on  •  Use  observa.ons  on  visual  and  content  similarity,  and  structural  regularity  to  group  data  items  into  records  
  30. 30. Future  Work  •  Use  a  domain  schema  from,  or  a  domain  ontology  to  annotate  data  records  •  Use  a  domain  schema  or  ontology  to  annotate  query  forms  too  •  Solve  Label  incompleteness  and  inconsistency  issues  •  Similarity  threshold  – Set  by  machine  learning.