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Unveiling Insights: Vision-Based Data Mining Analysis of Webpages in Transition from html 3 to html 5 5

Unveiling Insights: Vision-Based Data Mining Analysis of Web...

引用

5th IEEE International Conference on Computing, Power, and Communication Technologies, IC2PCT 2024

作者： Chaudhary, Meena Pooja Chandwani, Gunjan Manav Rachna University Dept. of Computer Science and Technology Faridabad India Galgotias University Dept. of Computer Science and Engineering Greater Noida India

ISBN: (纸本)9798350383522

Deep web material is accessed with web database requests, and returned information is packaged into dynamically generated web pages known as deep Web pages. Due to their intricate structure, it is tedious task to retrieve organized data from deep web pages. A great many approaches to address this problem are yet to be proposed, but all of them have inherent drawbacks because they are based on the website and the programming language. The contents of Sites are always shown for users to search daily, like the common two-dimensional media. This motivates us to search for an alternative way to extract deep Web information, by using some interesting popular visual features from deep Webpages, to address the limitations of past works. A novel blog vision approach is proposed in this paper to overcome these issues. This technique uses visual features in deep web pages specifically to conduct deep web data extraction. This paper also recommends a new appraisal measure to capture the required human activity to make maximum mining. The proposed methodology is highly efficient in the deep network data extraction, according to our studies with a large set of web-based data bases. © 2024 IEEE.

关键词： Data mining html 3 html5 Vision based technique Web Content Mining

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