一種基于WAQM的網站無障礙檢測最佳抽樣方法技術

一種基于WAQM的網站無障礙檢測最佳抽樣方法，在計算機系統上進行以下步驟：將待檢測網站中的所有網頁按照不同的深度進行分組，具有同一深度的網頁聚在一組；構造網站抽樣誤差的期望模型；給定抽樣比率r，通過最小化抽樣誤差的期望，計算出每層抽樣網頁數目；根據每層網頁抽樣數目，在每層中隨機選擇規定數目的網頁組成抽樣樣本；對樣本中的每個網頁，利用機器和人工檢測得到網頁的無障礙得分；根據無障礙衡量標準，利用抽樣的網頁無障礙得分估算出整個網站的無障礙得分。本方法的優點在于：可以大幅度降低抽樣誤差，使抽樣算法選取的樣本網頁能更好的反映整個網站的無障礙狀況。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及面向網站無障礙檢測的抽樣方法的
，特別是基于WAQM的網站無障礙檢測抽樣方法。
技術介紹
根據第二次全國殘疾人抽樣調查，我國各類殘疾人數為8296萬，涉及2.6億家庭人口。越來越多的殘疾人使用互聯網獲取信息、娛樂、結識朋友，互聯網已經成為殘疾人日常生活的重要元素。由于殘疾人的自身缺陷和大部分網站對殘疾人是障礙的，殘疾人在互聯網信息服務獲取、利用和交互等方面存在巨大的困難。因此，如何有效地發現對于殘疾人有障礙的網頁和快速評估一個網站的無障礙程度成為了信息無障礙領域的重要研究課題。在實際的檢測過程中，由于網站無障礙檢測不能完全實現機器自動檢測，部分檢測需要人工的干預；同時網站一般具有海量的網頁，為了減少工人檢測開銷，對網站進行抽樣后檢測是必須的。目前在網站無障礙檢測領域涉及的抽樣算法都是泛化的，即抽樣算法沒有針對具體的無障礙衡量標準進行優化。但是已有的研究表明，在無障礙檢測中，一個抽樣算法造成的抽樣誤差很大程度依賴于所選擇無障礙衡量標準；有些數據表明在抽樣比率很大時，有的抽樣算法仍然會造成20％的抽樣誤差，這說明了該抽樣算法和該無障礙標準不匹配，即使選擇了很大的樣本，帶來的抽樣誤差依然很大。
技術實現思路
本專利技術要克服現有技術的上述缺點，提出一種基于WAQM的網站無障礙檢測最佳抽樣方法為了降低網站無障礙檢測中的抽樣誤差，我們提出了針對無障礙衡量標準的抽樣算法。由于WAQM是目前無障礙領域常用的衡量標準，我們提出了一個針對WAQM的最優化抽樣算法，該算法大大降低了抽樣誤差，提高了抽樣質量，使抽樣算法的選取的網頁更好的代表了整個網站的無障礙狀況。本專利技術所述的一種基于WAQM的網站無障礙檢測最佳抽樣方法，在計算機系統上進行以下步驟：1)將待檢測網站中的所有網頁按照不同的深度化分成(d+1)組，具有同一深度的網頁聚在一組，其中d是該網站的最大深度，首頁的深度為0；2)構造網站的抽樣誤差的期望模型；3)給定抽樣比率r,通過最小化抽樣誤差的期望，計算出每層抽樣網頁數目；4)根據每層網頁抽樣數目，在每層中隨機選擇規定數目的網頁組成抽樣樣本；5)利用機器和人工檢測得到抽樣樣本中的每個網頁無障礙得分；6)根據相關標準，利用網頁無障礙得分計算出整個網站的無障礙得分。步驟2中所述的構造抽樣誤差模型，具體步驟如下：21)首先定義網頁深度為從該網站的首頁跳轉該網頁的最小跳數，首頁深度設為0；22)假設一個網站最大的深度為d(d≥0），那么可以將該網站的所有n個網頁按照深度分成(d+1)層，具有同一深度的網頁聚類在一層，每層網頁的個數分別為n0,n1,n2,n3,…nd，且23)計算每層網頁的抽樣誤差的期望。假設抽樣算法得到的每層網頁個數分別為n0′n1′,n2′，…nd′，則在第i(0≤i≤d)層，該層所有網頁分數的平均值為ui，該層抽樣網頁的平均分數為ui′，那么第i層網頁的抽樣誤差的期望為E[errori]＝E[|ui-u′i|](公式1)；24)根據WAQM標準，計算整個網站共(d+1)層的抽樣誤差的期望，即其中ni表示第i層網頁的總個數，wi表示第i層網頁的權重，一般wi取值為wi＝e-i；25)最小化網站的抽樣誤差的期望，即步驟3所述的最小化網站的抽樣誤差的期望，得出每層抽樣網頁數目，具體是：31)最小化網站的抽樣誤差的期望和最小化是等同的，將公式(4)作為最終優化函數；32)每個網頁的得分為pi，由于所有網頁都是獨立的，服從IID分布，假設方差都為σi(0≤i≤d)，可以做如下變化：33)將公式(5)帶入公式(4)，可以得到轉化后的優化函數34)針對公式(6)，可以將其看做成以下的組合優化問題，其中每層的抽樣數目n0′,n1′,n2′，…nd′是需要求解的參數，定義N′＝{n0′,n1′,n2＇，…nd′本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于WAQM的網站無障礙檢測最佳抽樣方法，在計算機系統上進行以下步驟：1)將待檢測網站中的所有網頁按照不同的深度化分成d+1組，具有同一深度的網頁聚在一組，其中d是該網站的最大深度，首頁的深度為0；2)構造網站的抽樣誤差的期望模型；3)給定抽樣比率r，通過最小化抽樣誤差的期望，計算出每層抽樣網頁數目；4)根據每層網頁抽樣數目，在每層中隨機選擇規定數目的網頁組成抽樣樣本；5)對樣本中的每個網頁，利用機器和人工檢測得到網頁的無障礙得分；6)根據無障礙衡量標準，利用抽樣樣本中的網頁無障礙得分估算出整個網站的無障礙得分。

【技術特征摘要】
1.一種基于WAQM的網站無障礙檢測最佳抽樣方法，在計算機系統上進行以下步驟：
1)將待檢測網站中的所有網頁按照不同的深度化分成d+1組，具有同一深度的網頁聚
在一組，其中d是該網站的最大深度，首頁的深度為0；
2)構造網站的抽樣誤差的期望模型；
3)給定抽樣比率r，通過最小化抽樣誤差的期望，計算出每層抽樣網頁數目；
4)根據每層網頁抽樣數目，在每層中隨機選擇規定數目的網頁組成抽樣樣本；
5)對樣本中的每個網頁，利用機器和人工檢測得到網頁的無障礙得分；
6)根據無障礙衡量標準，利用抽樣樣本中的網頁無障礙得分估算出整個網站的無障礙
得分。
2.如權利要求1所述的網站無障礙檢測方法，其特征在于：步驟2中所述的構造抽樣誤
差的期望模型，步驟如下：
21)首先定義網頁深度為從該網站的首頁跳轉該網頁的最小跳數，首頁深度設為0；
22)假設一個網站最大的深度為d(d≥0)，那么可以將該網站的所有n個網頁按照深度
分成(d+1)層，具有同一深度的網頁聚類在一層，每層網頁的個數分別為n0,n1,n2,n3,…nd，
且23)計算每層網頁的抽樣誤差的期望。假設抽樣算法得到的每層網頁個數...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王燦，卜佳俊，張夢妮，于智，王煒，
申請(專利權)人：浙江大學，
類型：發明
國別省市：浙江;33