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Intelligent and adaptive web Data Extraction System Using Convolutional and Long Short-Term Memory Deep Learning Networks

引用

Big Data Mining and Analytics 2021年第4期4卷 279-297页

作者： Sudhir Kumar Patnaik C.Narendra Babu Mukul Bhave Department of Computer Science and Engineering M.S.Ramaiah University of Applied SciencesBangalore 560054India Gibraltar India Solutions LLP Bangalore 560103India Department of Computer Science and Engineering M.S.Ramaiah University of Applied SciencesBangalore 560054India.

Data are crucial to the growth of e-commerce in today's world of highly demanding hyper-personalized consumer experiences,which are collected using advanced web scraping ***,core data extraction engines fail because they cannot adapt to the dynamic changes in website *** study investigates an intelligent and adaptive web data extraction system with convolutional and Long Short-Term Memory(LSTM)networks to enable automated web page detection using the You only look once(Yolo)algorithm and Tesseract LSTM to extract product details,which are detected as images from web *** state-of-the-art system does not need a core data extraction engine,and thus can adapt to dynamic changes in website *** conducted on real-world retail cases demonstrate an image detection(precision)and character extraction accuracy(precision)of 97%and 99%,*** addition,a mean average precision of 74%,with an input dataset of 45 objects or images,is obtained.

关键词： adaptive web scraping deep learning Long Short-Term Memory(LSTM) web data extraction You only look once(Yolo)

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