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文檔簡介
1、隨著Internet與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展,萬維網(wǎng)上的信息以海量方式增長,然而我們卻不能快速而準(zhǔn)確獲取有效的信息。因?yàn)檫@些信息大多隱藏在深網(wǎng)里,需要通過查詢接口在線訪問后臺數(shù)據(jù)庫,而且在深網(wǎng)里,這些數(shù)據(jù)不僅以指數(shù)增長,還存在異構(gòu)性和動態(tài)性。傳統(tǒng)的搜索引擎只能進(jìn)行靜態(tài)頁面的搜索,不能滿足這一要求,因此Deep Web的數(shù)據(jù)集成成為目前研究的熱點(diǎn)之一。 目前針對Deep Web數(shù)據(jù)集成的研究有Stanford大學(xué)Raghavan和Ga
2、rcia-Molina的HiWE研究小組、Colombia大學(xué)Panagiotis G.Ipeirotis等人的Qprober研究小組和電子商務(wù)集成系統(tǒng)Wise-Integrator以及人民大學(xué)孟小峰教授帶領(lǐng)的研究小組。本文針對Deep Web數(shù)據(jù)集成的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出了基于本體的旅游領(lǐng)域Deep Web查詢接口集成的架構(gòu),并給出Deep Web數(shù)據(jù)集成中數(shù)據(jù)源的發(fā)現(xiàn)和分類的相應(yīng)算法。本文主要工作和創(chuàng)新如下: 第一,介紹了D
3、eep Web數(shù)據(jù)集成的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出了基于本體的旅游領(lǐng)域Deep Web查詢接口集成的架構(gòu)。 第二,建立了旅游領(lǐng)域的本體知識樹,將Deep Web數(shù)據(jù)源查詢接口的查找與領(lǐng)域的分類合并成基于領(lǐng)域的Deep Web數(shù)據(jù)源發(fā)現(xiàn),并以旅游領(lǐng)域Web頁面為例,首先利用NekoHTML對網(wǎng)頁進(jìn)行規(guī)范化,然后通過啟發(fā)式規(guī)則將表單去噪,再在大量觀察了接口的特征及充分利用了中文特點(diǎn)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的啟發(fā)式規(guī)則及利用DOM接口自動將html代碼轉(zhuǎn)
4、換成擁有我們需要的數(shù)據(jù)源特征的DOM樹,與本體知識樹匹配,找到領(lǐng)域的Deep Web數(shù)據(jù)源查詢接口,從中提取form表單。最后用實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,表明該方法對實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域Deep Web數(shù)據(jù)源集成的半自動化、自動化有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。 第三,闡述了Deep Web數(shù)據(jù)源查詢接口的分類問題。根據(jù)Deep Web數(shù)據(jù)源小樣本、高維特征以及中文語義特點(diǎn),本文首先將Deep Web數(shù)據(jù)源查詢接口形式化表達(dá)出來,并轉(zhuǎn)化成向量模型;接著利用粒子群算法
5、對其進(jìn)行優(yōu)化提取特征向量,并設(shè)計(jì)將接口的147維向量集合模型轉(zhuǎn)化為15維向量集合模型,最后轉(zhuǎn)化為二維向量模型;最后,在MATLAB上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),對Deep Web數(shù)據(jù)源查詢接口分類的三種方法進(jìn)行了對比,得出降維后和不降維數(shù)據(jù)源的分類不受明顯影響,但降維能節(jié)約計(jì)算機(jī)的計(jì)算量,用svc分類比用knn分類效果好。 總之,Deep Web查詢接口集成技術(shù)為尚處于起步階段,國內(nèi)有了實(shí)驗(yàn)原型,但諸多關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)尚需要深入探索,與具體應(yīng)用
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