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Deep Web數(shù)據(jù)源選擇和集成方法

大小:1.10 MB 人氣: 2018-02-09 需要積分:1

  針對基于數(shù)據(jù)源質(zhì)量選擇方法的數(shù)據(jù)源在數(shù)據(jù)爬取時(shí)存在代價(jià)大、重復(fù)率高的問題,提出一種結(jié)合兩層選擇模型的Deep Web數(shù)據(jù)源選擇和集成方法。該方法根據(jù)數(shù)據(jù)源本身質(zhì)量和數(shù)據(jù)源的效用構(gòu)建數(shù)據(jù)源的兩層選擇模型。給出基于該模型的遞歸增量數(shù)據(jù)源選擇和集成策略,采用基于數(shù)據(jù)源質(zhì)量的選擇器過濾大量低質(zhì)量DeepWeb數(shù)據(jù)源,僅選擇若干個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源作為第2層選擇器的輸入。從候選數(shù)據(jù)源集合中遞歸地選擇,使集成系統(tǒng)在獲得盡可能多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的同時(shí),避免出現(xiàn)較高覆蓋率的K個(gè)數(shù)據(jù)源,作為集成系統(tǒng)最終需要爬取和集成的數(shù)據(jù)源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法結(jié)合兩類選擇器的優(yōu)點(diǎn),縮減了候選數(shù)據(jù)源的空間并保證集成數(shù)據(jù)的質(zhì)量,同時(shí)避免了系統(tǒng)處理大量重復(fù)數(shù)據(jù),有效降低Deep Web數(shù)據(jù)爬取與集成的代價(jià)。

Deep Web數(shù)據(jù)源選擇和集成方法

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