1 Extracción de registros de datos Christian Marmolejo Gómez Algoritmo MDR

2 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

3 INTRODUCCIÓN Wrapping Extracción de información Información estructurada Aproximaciones generalistas, malos resultados Cambio de técnica

4 ¿QUÉ ES UN REGISTRO DE DATOS? Agrupa datos de un mismo objeto Estructura HTML regular Suelen mostrarse en listas Representación HTML de una fila en una BD

5 UN EJEMPLO DE RD

6 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

7 DEFICIENCIAS Identificación visual de patrones y programación - No escalable a muchas páginas Cierta automatización + técnicas de aprendizaje automático - Etiquetado manual de regiones de la página (gran intervención humana)

8 DEFICIENCIAS Heurísticas y conocimiento del dominio - Costoso de conseguir Otros: Patricia tree, inducción de gramáticas, clustering… - Resultados pobres

9 UN PROBLEMA COMÚN No extraen RDs no contiguos Columnas de tablas parte1 de objeto1, parte1 de objeto2, parte2 de objeto1, parte2 de objeto2

10 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

11 CARACTERÍSTICAS DE MDR Suposiciones empíricas Automático Etiquetas y estructuras, no texto Zonas similares RDs contiguos y no contiguos RDs anidados

12 DOS OBSERVACIONES CLAVE 1.Región de datos 2.Hijos del mismo padre

13 5 nodos TR debajo del nodo TBODY Subárboles debajo de TBODY forman una región de datos DOS OBSERVACIONES CLAVE

14 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Árbol de etiquetas Extracción de regiones de datos Identificación de RDs Conclusiones

15 PASOS DE MDR 1.Tag tree o árbol de etiquetas. 2.Extraer regiones de datos de la página. 3.Identificar los RDs.

16 ÁRBOL DE ETIQUETAS Un par de etiquetas, un nodo. Un par de etiquetas anidadas, un nodo hijo. 1.Preprocesamiento del código HTML 2.Construcción del árbol Inconvenientes: Errores en el código.

17 ÁRBOL DE ETIQUETAS

18 Información visual de los navegadores 1.Subsistema de parsing y rendering de un navegador  coordenadas 2.Relación de contenido  árbol MDR2

19 ÁRBOL DE ETIQUETAS

20 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Árbol de etiquetas Extracción de regiones de datos Identificación de RDs Conclusiones

21 UN PAR DE DEFINICIONES Nodo generalizado: r nodos que cumplen: 1.Tienen todos el mismo padre 2.Son adyacentes Un RD, uno o varios hermanos. Un nodo generalizado, uno o varios RDs.

22 UN PAR DE DEFINICIONES Región de datos: dos o más nodos generalizados que cumplen: 1. Tienen todos el mismo padre 2. Tienen todos la misma longitud 3. Son todos adyacentes 4. La distancia de edición normalizada entre ellos es inferior a un umbral

23 UN PAR DE DEFINICIONES

24 CÁLCULO DE LA EDIT DISTANCE Comparar nodos 1.Comienzo primer nodo generalizado 2.Longitud de los nodos generalizados Probar combinaciones Cadena de etiquetas del subárbol Almacenamos la edit distance O(NK)

25 CÁLCULO DE LA EDIT DISTANCE Edit distance Compara el parecido de dos cadenas Mutaciones de cadena origen a final Gran ahorro computacional

26 CÁLCULO DE LA EDIT DISTANCE

27 DETERMINACIÓN DE REGIONES DE DATOS Identificación de regiones de datos Recorrido en profundidad Umbral fijado Adición de nodos generalizados a la región de datos actual Región de datos dentro de otra  mayor Nodo generalizado dentro de otro  menor

28 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Árbol de etiquetas Extracción de regiones de datos Identificación de RDs Conclusiones

29 IDENTIFICACIÓN DE RDs Muchos tipos de nodos generalizados Contiguos, múltiples, no contiguos y sin región de datos Parecidos entre ellos Mismo nivel o uno inferior Ciertas heurísticas

30 IDENTIFICACIÓN DE RDs NODOS GENERALIZADOS CON UN COMPONENTE Una columna, un RD Una fila entera, un RD (tabla de datos o un solo bloque)

31 IDENTIFICACIÓN DE RDs NODOS GENERALIZADOS MÚLTIPLES Nodos hijos no parecidos o distinto número de hijos Un nodo generalizado, un RD Si no  RD no contiguo

32 IDENTIFICACIÓN DE RDs RD NO CONTIGUO: CASO 1 Hijos parecidos entre ellos pero no a otros Mezcla de nodos

33 IDENTIFICACIÓN DE RDs RD NO CONTIGUO: CASO 2 Regiones adyacentes no similares Mezcla de nodos Arriesgado

34 IDENTIFICACIÓN DE RDs RDs SIN REGIÓN DE DATOS Impar, fila no parecida No forma región Comparación de cadenas

35

36 Introducción Sistemas actuales Características del algoritmo Pasos del algoritmo Conclusiones

37 CONCLUSIONES Propósito específico Sin intervención humana Efectivo Rápido Mayor casuística Abierto a mejoras Punto de partida a otras técnicas

38 CONCLUSIONES Deficiencias: Subjetivo Orientado a tablas

39 Gracias Christian Marmolejo Gómez Más información: http://www.cs.uic.edu/~liub/publications/kd d2003-dataRecord.pdf