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一种基于可视块的多记录型动态网页信息提取方法，包含以下步骤：Step 1:网页解析和渲染；Step 2:构建可视块和可视块树；Step 3:页面预处理；Step 4:数据记录块识别；Step 5:提取网页数据记录。本发明具有以下优点：不需要同个网站的多张页面用于对比和参照，也能够完成对动态多记录型网页的数据提取，同时准确率和精确率维持在一个较高的水准；本发明针对某一个网站进行训练之后，也能够对不同的未知网站进行泛化。

本发明公开了一种基于文本点击率的搜索结果推荐方法及系统，属于机器学习、和自然语言处理领域，所述方法包括：对搜索文本query和title进行预处理操作；对文本query和title构建特征工程；利用改进DRCN构建的RRSCN深度匹配模型进行特征提取；利用RRSCN深度匹配模型构建预训练模型；根据特征工程和RRSCN深度匹配模型构建三输入的全连接层网络；本发明根据文本query和title预测query下文本点击率，通过构建特征工程，特征选择工作，构建三输入深度学习文本匹配模型，从而可以更精确的预测文本预估点击率和相关性，准确的给用户推荐最有可能点击的搜索结果，提高用户的体验性。

本发明涉及数据检索技术领域，尤其涉及一种信息技术检索咨询系统及方法。所述方法包括以下步骤：获取用户输入数据；提取用户输入数据的模态关键信息，得到多模态关键语义信息数据；对多模态关键语义信息数据进行数据预处理，生成标准用户输入数据；对标准用户输入数据进行历史检索信息检索，当检索到存在历史检索记录时，则对标准用户输入数据进行精确画像构建，生成用户精确检索画像；当没有检索到存在历史记录时，则对标准用户输入数据进行检索推理，生成用户模糊检索画像。本发明通过结合多模态信息提取、精确与模糊画像构建、跨上下文继承、动态知识融合和情感分析优化，解决了现有技术中检索精度低、信息覆盖不全和用户体验差的问题。

本发明请求保护一种基于地域与情感特征的微博谣言集成识别方法及装置，属于网络舆情领域，该装置包括以下模块：预处理装置：用于计算机对采集到的互联网微博数据进行清洗、打标；特征筛选模块：用于对已经完成打标操作的数据进行特征工程操作，在常用特征的基础上构造出地域相关性、情感一致性和用户可信度三个新特征，使用卡方检验对所有特征的有效性进行验证并进行有效性排序，通过特征工程进行特征筛选；谣言识别模型构造模块：用于采用Stacking方法作为集成学习的组合策略，构造谣言识别模型；判断模块：用于输入待检测数据，得到每条信息为谣言的可能性大小。