Informationsextraktion von Webseiten via RoadRunner

Forschungsarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Didaktik - Informatik, Note: 1, Ludwig-Maximilians-Universität München (Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung), Veranstaltung: Web Data Mining, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Web hat sich in den letzten Jahren zum größten existierenden und frei verfügbaren Daten- und Informationsbestand entwickelt.

Im Netz, wo es ein absoluter Datenüberfluss und Informationenchaos herrscht, ist beinahe alles zu finden. Auf der Suche nach benötigten Informationen wird durch unzählige Dokumente gestöbert, die von unterschiedlicher Struktur und unterschiedlicher Relevanz sind. Während die Suchmaschinen einen gewissen Teil des Webs crawlen und somit auch indexiert können, bleibt ein sehr großer Teil des Webs verschlossen. Dieser Umstand wird auf die stets wachsende Anzahl von dynamisch generierten Webseiten zurückgeführt. Die gesuchten Informationen sind nicht mehr statisch verfügbar sondern werden aufgrund von benutzerspezifischen Anfragen aus den relationalen Datenbanken dynamisch erzeugt.

In diesem riesigen Dokumentenbestand, in den statischen und dynamisch generierten Webseiten, werden mit Information Retrieval Verfahren relevante Daten gesucht und nach dem Finden so abgespeichert, dass sie bequem weiterverarbeitet werden können. Im nächsten Schritt wird es versucht, aus den semi-strukturierten Dokumenten relevante Informationen zu gewinnen.