DeepWeb信息集成系统中查询转换

随着Internet信息的迅速增长,许多Web信息已经被各种各样的可搜索在线数据库所深化,并被隐藏在Web查询接口下面.传统的搜索引擎由于技术原因不能索引这些信息--Deep Web信息.由于Deep Web惟一"入口点"是查询接口.为使查询接口自动产生有意义有查询,给出了Deep Web信息集成系统框架,提出了基于数据类型的搜索驱动的用户查询转换方法,基于此设计并实现了一个针对中文Deep Web信息集成原型系统.通过在实际Deep web站点上的实验证明了此方法是非常有效的.     

Deep Web爬虫爬行策略研究

如今Web上越来越多的信息可以通过查询接口来获得，为了获取某Deep Web站点的页面用户不得不键入一系列的关键词集。由于没有直接指向Deep Web页面的静态链接，当前大多搜索引擎不能发现和索引这些页面。然而，近来研究表明Deep Web站点提供的高质量的信息对许多用户来说是非常有价值。这里研究了怎样建立起一个有效的Deep Web爬虫，它可以自动发现和下载Deep Web页面。由于Deep Web惟一“入口点”是查询接口，Deep Web爬虫设计面对的主要挑战是怎样对查询接口自动产生有意义的查询。这里提出一种针对查询接口查询自动产生问题的理论框架。通过在实际Deep Web站点上的实验证明了此方法是非常有效的。     

基于本体的Deep Web查询接口集成

Deep Web中的海量信息只能通过查询接口访问获得,为了能够同时访问同一领域多个Web数据库,需要对多个Web数据库的查询接口进行集成.因此,引入本体技术,提出基于本体的Deep Web查询接口集成方法.Deep Web查询接口集成主要完成两个方面的工作:模式匹配与模式融合.模式匹配采用本体的"Bridge(桥接)"效应建立不同接口模式间的属性映射关系,以准确发现不同接口属性间的语义关联.模式融合根据模式匹配的结果,合并DeepWeb数据库查询接口集合中表示同一语义的属性,并尽可能地保持该领域查询接口的结构特征和属性顺序,以获得集成查询接口.通过实验分析,基于本体的DeepWeb查询接口集成方法不仅简化了模式匹配的复杂过程,而且很大程度上提高了模式集成的精度.因此,基于本体的Deep Web查询接口集成方法是高效可行的.     

Deep Web查询接口研究

Deep Web查询接口是Web数据库的接口,其对于Deep Web数据库集成至关重要。本文根据网页表单的结构特征定义查询接口;针对非提交查询法,给出界定Deep Web查询接口的一些规则;提出提交查询法,根据链接属性的特点进行判断,找到包含查询接口的页面;采用决策树C4.5算法进行分类,并用Java语言实现Deep Web查询接口系统。     

基于本体和语义相似度的Deep Web数据源发现技术

Deep Web数据源发现是指从Web中搜索到含有Web数据库的Deep Web站点。查询接口作为DeepWeb数据源信息访问的唯一入口,发现工作更多地转向了对查询接口的判定。本文在处理时,首先构建领域本体模型,并利用HowNet语义知识辞典进行语义相似度计算,完成查询接口判定工作,同时通过启发式规则提高查询接口判定的效率。     

DWDIS:面向分析的Deep Web数据集成系统

传统Deep Web数据集成研究侧重满足用户的即时查询需求,对数据分析应用缺乏充分支持,提出一个面向分析的Deep Web数据集成系统DWDIS,能够在较少人工参与下对大量Web数据库进行高质量数据获取、抽取和整合,为分析型应用提供优质全面的结构化数据.DWDIS支持领域模型的自动演化;通过自动识别和理解查询接口,采用查询词采新率模型以较小代价最大限度地获取Deep Web页面;充分利用集成系统已有数据中隐含的数据特征,对Deep Web页面进行有效页面抽取和语义标注;结合Web数据源特征,使用机器学习方法对来自大量Web数据库的数据实现高准确率的重复记录检测和数据融合.     

基于整体模式匹配的深度网集成系统的研究

为通过一个统一的接口访问所有分布的Web数据源,获得质量优结构好的信息,设计实现了包括Deep Web查询接口模式抽取、应用整体模式匹配算法的Deep Web查询接口模式匹配以及包含包括属性选择,表单元素生成和元素值域生成工作的查询接口集成3部分在内的基于整体模式匹配Deep Web集成系统.将该系统在Deep Web图书搜索系统中实际应用,运行结果表明,该系统设计是可行和有效的.     

Deep Web数据集成中基于最小超集的查询转换

近年来,随着Web上在线数据库的大量涌现,Deep Web数据集成(即Web数据库集成)成为当前信息领域的一个研究热点.查询转换是其中的核心部分,它主要负责将集成接口上的查询转换到相关Web数据库的接口上.由于Web数据库具有异构性和自治性的特点, 各查询接口上的属性名、数据格式以及查询能力都不尽相同,因此相当一部分查询不能进行精确转换,那么选择何种策略进行近似查询转换是一个很具有挑战性的工作.对这一问题进行了深入探讨,提出了基于最小超集的近似查询转换方法.实验结果表明,该方法在Deep Web数据集成中可以有效地提高返回结果的准确性.     

Deep Web数据源自动分类

随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.其中大部分的Deep Web是结构化的,把这些结构化的Deep Web按其领域进行分类,是Deep Web集成查询接口生成的一个非常重要的步骤.文中提出了一种利用朴素贝叶斯分类的方法,并通过实验证明了其有效性.     

Deep Web查询接口的判定技术研究

互联网的飞速发展,给人类带来了海量的可供访问信息,但是,现今搜索引擎索引的绝大部分是表层Surface Web网的信息,限于一些技术原因,搜索引擎几乎无法索引到Deep Web网中的信息。由于查询接口是Deep Web的唯一入口,但并非所有的网页表单都是查询接口,为了能充分利用Deep Web后台数据库信息,首先要找到进入Deep Web后台数据库的入口,所以对查询接口的正确判定至关重要。文中介绍了利用决策树CA．5分类算法自动判定网页表单是否为Deep Web查询接口的方法。