| Deep Web数据源发现与分类模型 |
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| 引用本文： | 马丹,王翰虎,陈梅,张小平.Deep Web数据源发现与分类模型[J].计算机技术与发展,2010,20(7):65-67,71. |
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| 作者姓名： | 马丹 王翰虎 陈梅 张小平 |
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| 作者单位： | 贵州大学计算机科学与信息学院,贵州,贵阳,550025 |
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| 基金项目： | 贵州省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 随着Internet的发展,Web正在不断深人人们的生活.传统搜索引擎只能检索浅层网络(Surface Web),不能直接索引到深层网络(Deep Web)的资源.为了有效利用Deep Web资源,对Deep Web数据源发现并进行领域类别的划分,已成为一个非常迫切的问题.该模型首先抽取Deep Web页面查询接口的特征,构造了一个Deep Web页面过滤器,从而能够发现Deep Web的数据源,其次在对查询接12特征进行分析后,构建了一个基于KNN的分类器,并通过该分类器对新产生的Deep Web数据源进行领域分类.试验结果表明,这种模型的平均分类准确率达到86.9%,具有良好的分类效果.
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| 关 键 词： | 深层网络 查询接口 K近邻算法 分类 |
Discovery and Classification Model for Deep Web Sources |
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| MA Dan,WANG Han-hu,CHEN Mei,ZHANG Xiao-ping.Discovery and Classification Model for Deep Web Sources[J].Computer Technology and Development,2010,20(7):65-67,71. |
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| Authors: | MA Dan WANG Han-hu CHEN Mei ZHANG Xiao-ping |
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