检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2013年第4期24卷 781-797页

作者：万常选邓松刘喜平廖国琼刘德喜江腾蛟江西财经大学信息管理学院江西南昌330013 数据与知识工程江西省高校重点实验室(江西财经大学) 江西南昌330013

在web数据集成的过程中,如何从大量的web数据源集合中选择合适数量的数据源,使得在满足特定查询需求的前提下尽可能地减少所需访问的数据源数量,同时保持返回数据结果的高质量,成为web数据集成中的一个热点问题.以近十几年的研究实践为... 详细信息

在web数据集成的过程中,如何从大量的web数据源集合中选择合适数量的数据源,使得在满足特定查询需求的前提下尽可能地减少所需访问的数据源数量,同时保持返回数据结果的高质量,成为web数据集成中的一个热点问题.以近十几年的研究实践为背景,介绍web数据源选择的研究沿革及现状,并对web数据源选择方法进行了归类.分别讨论了基于相关性的和基于质量的数据源选择的研究动机、研究方法和研究成果等,并对相关研究的目标、关键技术、优点和缺点进行了对比分析;最后展望了web数据源选择未来的研究方向.

关键词：数据集成 web数据源文本结构化与半结构化源摘要

来源：评论

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Deep web数据源聚焦爬虫

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计算机工程 2008年第7期34卷 56-58页

作者：林超赵朋朋崔志明苏州大学智能信息处理及应用研究所苏州215006

Internet上有大量页面是由后台数据库动态产生的,这部分页面不能通过传统的搜索引擎访问,被称为Deep web。数据源发现是大规模Deep web数据源集成的关键步骤。该文提出一种针对Deepweb数据源的聚焦爬行算法。在评价链接重要性时,综合考... 详细信息

Internet上有大量页面是由后台数据库动态产生的,这部分页面不能通过传统的搜索引擎访问,被称为Deep web。数据源发现是大规模Deep web数据源集成的关键步骤。该文提出一种针对Deepweb数据源的聚焦爬行算法。在评价链接重要性时,综合考虑了页面与主题的相关性和链接相关信息。实验证明该方法是有效的。

关键词： Deep web数据源聚焦爬虫贝叶斯分类器

来源：评论

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大数据环境下web数据源质量评估方法研究

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计算机工程 2017年第2期34卷 48-56页

作者：赵星李石君余伟杨莎丁永刚胡亚慧武汉大学计算机学院武汉430072 纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机科学系纽约13905

在大数据环境下web数据资源的开放性和多源性使得不同互联网平台提供的数据质量参差不齐,严重影响人们从互联网中有效准确地获取信息。为此,提出一种web数据源质量评估方法。建立面向多源互联网平台的统一数据模型和数据质量标准模型,... 详细信息

在大数据环境下web数据资源的开放性和多源性使得不同互联网平台提供的数据质量参差不齐,严重影响人们从互联网中有效准确地获取信息。为此,提出一种web数据源质量评估方法。建立面向多源互联网平台的统一数据模型和数据质量标准模型,给出针对大数据全样本数据分析的质量标准度量和表示方法,并通过多维数据质量的综合评估实现web数据源质量的统一度量。实验结果表明,该方法能全面度量互联网平台的数据质量,为用户提供准确高效的质量评价结果。

关键词：大数据 web数据源数据质量评估全样本分析 MapReduce框架

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基于本体的Deep web数据源聚焦搜索系统研究

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微计算机信息 2010年第6期26卷 27-29页

作者：张素智李丽娜郑州轻工业学院计算机与通信工程学院 450002

Deep web中包含内容丰富、主题专一的高质量信息,为了自动地采集和集成这些数据,数据源的发现是关键。本文设计了一种基于本体的Deepweb数据源聚焦搜索系统,给出了核心搜索算法。并通过实验,表明该方法是可行有效的。

关键词：本体 Deep web数据源聚焦搜索

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两种web数据源动态连接方法的比较

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江西科技师范学院学报 2003年第5期 135-136页

作者：童红兵宿州职业技术学院安徽234101

介绍了利用OLEDB、ODBC连接web数据源的两种方法,系统分析比较两种连接方法优缺点。

关键词： web数据源 ADO OLE-DB ODBC 动态连接方法数据库数据访问数据接口

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面向领域的Deep web数据源发现与识别

面向领域的Deep Web数据源发现与识别

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2009中国计算机大会

作者：李英军聂铁铮申德荣于戈东北大学信息科学与工程学院辽宁省沈阳市 110004

由于Deep web中包舍有大量结构良好的数据资源，因此如何集成Deep web中的数据资源成为当前研究热点.其中，准确地发现并识别特定领域的Deep、web数据源是高效获取Deep web中数据信息的一个关键问题.通过分析Deep web数据源特点，本文... 详细信息

由于Deep web中包舍有大量结构良好的数据资源，因此如何集成Deep web中的数据资源成为当前研究热点.其中，准确地发现并识别特定领域的Deep、web数据源是高效获取Deep web中数据信息的一个关键问题.通过分析Deep web数据源特点，本文提出了一种面向领域的Deep web数据源发现与识别方法.在发现阶段，通过对由爬虫获得的表单使用机器学习算法，结合启发式规则对表单进行二元分类，发现数据源的查询接口：而在识别阶段，采用基于Wordnet语义相似度的方法计算查询接口与领域的相关性，从而识别出与领域相关的Deep web数据源。最后，通过在真实数据集上实验测试，结果表明，本文提出的方法对于识别特定领域的Deep web 数据源具有较高的正确性和准确性.

关键词：查询接口分类器语义相似度 web数据源机器学习算法

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基于HITS的冲突Deep web数据多真值发现算法

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计算机工程 2016年第9期42卷 158-162页

作者：王继奎李少波兰州财经大学电子商务综合重点实验室兰州730000 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550003

目前多数真值发现算法建立在真值唯一的基础上,无法处理多真值的情况。为此,针对冲突Deep web数据的多真值发现问题,借鉴HITS算法思想,定义视图权威度与视图描述可信度,两者相互影响。在此基础上,定义视图链接关系图,提出多真值迭代发... 详细信息

目前多数真值发现算法建立在真值唯一的基础上,无法处理多真值的情况。为此,针对冲突Deep web数据的多真值发现问题,借鉴HITS算法思想,定义视图权威度与视图描述可信度,两者相互影响。在此基础上,定义视图链接关系图,提出多真值迭代发现算法MTF。当算法收敛时,权威度最大的视图就是真值。在Book-Authors数据集上进行实验,结果表明,与基准算法VOTE相比,MTF算法的精确度大幅提高。

关键词： web数据源数据模型可信度视图真值发现

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一种Deep web聚焦爬虫爬行策略

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微电子学与计算机 2009年第8期26卷 117-120页

作者：蔡欣宝陈洪平赵朋朋崔志明苏州大学智能信息处理及应用研究所江苏苏州215006 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心江苏苏州215104

实现大规模Deep web数据源集成是方便用户使用Deep web信息的一种有效途径.Deep web爬虫是Deep web数据源集成的关键组成部分.提出一种针对结构化Deep web的聚焦爬虫爬行策略.通过对查询接口的特征分析来判断Deep web数据源的主题相关性... 详细信息

实现大规模Deep web数据源集成是方便用户使用Deep web信息的一种有效途径.Deep web爬虫是Deep web数据源集成的关键组成部分.提出一种针对结构化Deep web的聚焦爬虫爬行策略.通过对查询接口的特征分析来判断Deep web数据源的主题相关性.同时,在评价链接重要性时,综合考虑了页面内容的主题相关性和链接的相关信息.实验证明该方法是有效的.

关键词：结构化Deep web数据源聚焦爬虫决策树分类器

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基于半自动化web数据抽取器的信息集成研究

基于半自动化WEB数据抽取器的信息集成研究

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作者：吴俊霖西南大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展,web上的信息量快速增长,如何方便有效利用这些web信息吸引了越来越多人的关注。传统数据仓库和中间件的信息集成方案在web数据源集成中具有极大的挑战。中间件方式集成web数据源,在查询条件提交后再到网页上... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,web上的信息量快速增长,如何方便有效利用这些web信息吸引了越来越多人的关注。传统数据仓库和中间件的信息集成方案在web数据源集成中具有极大的挑战。中间件方式集成web数据源,在查询条件提交后再到网页上去查找信息,这样不仅效率低下,而且查询的结果也难以预测。数据仓库法对于信息更新快的web站点来说,数据的更新维护是一项恼人的工作,而且不能直接利用已有关系数据库中的数据。本文针对这些问题,结合中间件方法和物化法提出了一种信息集成体系结构(Materialized Mediator Information Integration Framework),简称MMIIF,该体系结构有效的解决了传统关系数据库和web数据源的集成问题。MMIIF数据查询的过程采用中间件方式,实现数据访问的透明性,底层数据源的自治性;为了解决web数据源访问的效率问题,MMIIF采用物化法先将web数据抽取出来存放在本地,供用户访问,系统集成管理人员能够根据实际应用的需要实时更新本地数据。分析了该体系结构中模式集成过程和查询处理过程,详细设计了关系数据库包装器和web数据源包装器。由于MMIIF在很大程度上依赖于web数据源包装器中数据抽取器实现物化功能,本文研究了当前web数据抽取技术：目前层出不穷的web数据抽取器都各有侧重,全自动方式的抽取器虽然人工工作少,能够实现从大量网站中抽取各种数据,但往往会抽取大量无用信息,得不到用户感兴趣的信息；人工方式的抽取器虽然方式简单但是计算数据抽取规则复杂。本文在分析了大量网站后提出一种针对相似网页的半自动化web数据抽取器。该抽取器采用同一站点URL结构相似性判断和主题匹配的方法搜索相似网页；利用XSLT作为数据抽取规则的描述语言,采用GUI界面实现与用户交互,系统自动生成抽取规则,实现最终抽取的数据是结构清晰语义明确且用户感兴趣的数据。最后采用典型的电子商务网站和门户网站作为实验web数据源,采用数据抽取评价指标查全率和查准率来评价该抽取器的性能。实验证明该抽取器能够较好实现MMIIF的物化功能,将web数据查询转换为本地数据库的查询。

关键词：信息集成 web数据源物化半自动化数据抽取器

来源：评论

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基于元数据的语义web的研究和开发——XML/RDF的应用示范

基于元数据的语义Web的研究和开发——XML/RDF的应用示范

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作者：李志华江南大学

学位级别：硕士

该文以无锡开源集团的\"中国汽车零部件网站\"为事实背景.共享它丰富的汽车零部件数据信息,以\"语义web\"为目标,指出了传统web、HTML在信息发布、数据传输和信息检索方面的不足,对基于XML/RDF的语义web的体系结构... 详细信息

该文以无锡开源集团的\"中国汽车零部件网站\"为事实背景.共享它丰富的汽车零部件数据信息,以\"语义web\"为目标,指出了传统web、HTML在信息发布、数据传输和信息检索方面的不足,对基于XML/RDF的语义web的体系结构、信息的策略存储、索引、查询、语义web对元数据的需求和异构web数据源的基于XML集成模型等作了一些探索性的研究,主要工作和有创新的方面可以概括为如下几个方面:(1)对具有层次型特征的数据进行了研究,提出了基于XML的存储策略.有效地解决了层次型数据用关系型数据描述的冗余问题.(2)基于XML的存储策略,提出了XML数据记录和XML数据库的概念.并对它的索引机制进行了研究,提出了新的解决算法.(3)在现有可能支持技术之上,提出了下一代\"语义web\"的体系结构模型,并对语义web同元数据的关系和元数据对语义web的重要性进行了分析,并进行了\"有限\"的实践.(4)以汽车零部件数据的语义描述为基础,对零部件信息基于树的策略存储、索引等相关基本问题进行了基础性的研究.并找到了实现的方法.(5)对传统web数据源进行了研究,在XML半结构化数据模型的前提下,研究了基于XML的语义web信息源集成问题,初步提出了异构web数据源的基于SOAP的集成模型.

关键词：语义web web数据源元数据

来源：评论

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