排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 46 毫秒
1
1.
针对目前国内学者在学术信息收集整理、学术主页建立与维护以及基于社会网络的学术交流中面临的问题,设计实现了面向国内计算机领域学者的学术空间ScholarSpace.ScholarSpace采用面向领域的Deep Web数据集成技术,实现对Web上公开数据源中学术信息的自动集成和处理,并提供以作者为中心的学术信息检索.Sc... 相似文献
2.
TaijiDB:一个双核云数据库管理系统 总被引：1，自引：0，他引：1
太极是一个中国古代哲学术语--即两种模式可以相对统一.利用基于云存储的主从结构和点对点结构各自的优点,融合两种结构,构建了一个双核的云数据库管理系统--太极.系统支持使用SQL语言对云数据库系统中的海量数据进行管理. 相似文献
3.
C-Rank:一种Deep Web数据记录可信度评估方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Web信息可信度问题,提出了一种为Deep Web数据记录计算可信度的有效方法C-Rank。该方法为每一条记录构造一个S-R可信度网络,包含两种类型顶点及三种类型边。首先基于可信度传播的思想,利用顶点出度为每一个顶点计算其局部可信度值;再利用Record顶点入度及相邻Site顶点的可信度值,为该Record顶点计算权值;继而求得整个S-R网络的全局可信度值。实验证明,C-Rank方法能够合理而有效地评价数据记录的可信度,从而达到甄别虚假信息,为用户推荐可信数据记录的目的。该方法普遍适用于Deep Web的各个领域。 相似文献
4.
Deep Web数据集成中的实体识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
互联网上存在着大量可访问的Web数据库,不同web数据库之间存在着内容上的重叠.来自不同web数据库的记录虽然在网页上的表现形式不同,但是可能描述的是同一实体.因此实体识别是Deep web数据集成中数据合并过程里一个必不可少的环节,而且是一个很具有挑战性的工作.对该问题进行了深入的探讨,提出了一种新颖的方法自动完成实体识别,该方法克服了传统的实体识别工作以模式匹配为前提的弊端,并且与领域无关.实验表明,该方法在Deep web环境下可以达到相当高的准确性. 相似文献
1