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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Extracting Product Offers from e-Shop Websites

verfasst von : Andrea Horch, Holger Kett, Anette Weisbecker

Erschienen in: Web Information Systems and Technologies

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

On-line retailers as well as e-shoppers are very interested in gathering product records from the Web in order to compare products and prices. The consumers compare products and prices to find the best price for a specific product or they want to identify alternatives for a product whereas the on-line retailers need to compare their offers with those of their competitors for being able to remain competitive. As there is a huge number and vast array of product offers in the Web the product data needs to be collected through an automated approach. The contribution of this papers is a novel approach for automatically identify and extract product records from arbitrary e-shop websites. The approach extends an existing technique which is called Tag Path Clustering for clustering similar HTML tag paths. The clustering mechanism is combined with a novel filtering mechanism for identifying the product records to be extracted within the websites.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Extracting Product Offers from e-Shop Websites
verfasst von
Andrea Horch
Holger Kett
Anette Weisbecker
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Web Information Systems and Technologies

Print ISBN: 978-3-319-30995-8

Electronic ISBN: 978-3-319-30996-5

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30996-5_12

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