Deep Web數(shù)據(jù)抽取中自適應(yīng)包裝器問題研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩59頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、分類號：TP311密級：單位代碼：學(xué)號：10422201012910碩士學(xué)位論文論文題目：DeepW曲數(shù)據(jù)抽取中自適應(yīng)包裝器問題研究RESEARCHONADAPTlVEW『RAPPERlNDEEPWEBDATAEXT隊(duì)CT10N作者姓名劉冬蘭學(xué)院名稱計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院專業(yè)名稱計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)合作教師導(dǎo)師王新軍教授2013年4月5日山東大學(xué)碩士學(xué)位論文目錄摘!要lABSTRACTIII第1章緒論l11研究背景及意義112DeepWe

2、b自適應(yīng)抽取面臨的問題213研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)3131研究內(nèi)容3132本文貢獻(xiàn)414論文組織結(jié)構(gòu)5第2章DeepWeb數(shù)據(jù)抽取相關(guān)研究621DeepWeb數(shù)據(jù)抽取過程622DeepW曲數(shù)據(jù)抽取方法分類7221手工構(gòu)造的DeepWeb數(shù)據(jù)抽取方法8222半自動的DeepWeb數(shù)據(jù)抽取方法8223全自動的DeepWeb數(shù)據(jù)抽取方法923自適應(yīng)的DeepWeb抽取相關(guān)研究現(xiàn)狀。1124面臨的問題14第3章基于最小代價腳本編輯的DeepWeb數(shù)據(jù)抽

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論