DMiC团队获得WI 2012最优论文奖
在中国澳门刚刚结束的IEEE/WIC/ACM Web智能国际学术会议（WI 2012，The 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence）上，DMiC团队的论文获得会议的最优论文奖（Best Paper Award），这篇论文的合作者是合肥工业大学的吴共庆副教授和吴信东教授，吴信东教授在会议上宣读了论文“Extracting Web News Using Tag Path Patterns”。
WI 2012是国际Web智能领域的重要会议，集中了全球杰出的Web智能领域的学者，图灵奖获得者、知识工程之父、人工智能先驱者爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）教授在大会上做了题为“Extreme Ture-Ing in the Spectrums of AI”的主题报告。会议总共收到来自36个国家的143篇论文，程序委员会选取了两篇作为最优论文奖的候选论文，论文宣读后由评奖委员会投票确定最终获奖者。经过激烈的角逐，DMiC团队的论文当选最优论文。
精准地抽取新闻网页的内容，是提高Web新闻分析等应用系统工作质量的关键技术之一。论文提出了一种基于路径模式的Web新闻抽取模型，定义了一种特殊的路径模式—区分路径模式，提出了区分路径模式挖掘问题，证明了区分路径模式挖掘问题是一个NP完全问题，并设计了一个解决该问题多项式时间的(ln|n|+1)近似算法，其中：n为正例集的规模。实验结果表明：论文提出模型和算法能有效解决特定网站的新闻网页精准抽取问题。
附：论文信息
Gongqing Wu, Xindong Wu, Extracting Web News Using Tag Path Patterns, In: Proceedings of the 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2012), 4-7 December 2012, Macau, China, 588-595.
WI 2012是国际Web智能领域的重要会议，集中了全球杰出的Web智能领域的学者，图灵奖获得者、知识工程之父、人工智能先驱者爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）教授在大会上做了题为“Extreme Ture-Ing in the Spectrums of AI”的主题报告。会议总共收到来自36个国家的143篇论文，程序委员会选取了两篇作为最优论文奖的候选论文，论文宣读后由评奖委员会投票确定最终获奖者。经过激烈的角逐，DMiC团队的论文当选最优论文。
精准地抽取新闻网页的内容，是提高Web新闻分析等应用系统工作质量的关键技术之一。论文提出了一种基于路径模式的Web新闻抽取模型，定义了一种特殊的路径模式—区分路径模式，提出了区分路径模式挖掘问题，证明了区分路径模式挖掘问题是一个NP完全问题，并设计了一个解决该问题多项式时间的(ln|n|+1)近似算法，其中：n为正例集的规模。实验结果表明：论文提出模型和算法能有效解决特定网站的新闻网页精准抽取问题。
附：论文信息
Gongqing Wu, Xindong Wu, Extracting Web News Using Tag Path Patterns, In: Proceedings of the 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2012), 4-7 December 2012, Macau, China, 588-595.