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深網(wǎng)查詢?cè)赪eb上眾多的應(yīng)用，需要查詢大量的數(shù)據(jù)源才能獲得足夠的數(shù)據(jù)，如多媒體數(shù)據(jù)搜索、團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站信息聚合等．應(yīng)用的成功，取決于查詢多數(shù)據(jù)源的效率和效果，當(dāng)前研究側(cè)重查詢與數(shù)據(jù)源的相關(guān)性而忽略數(shù)據(jù)源之間的重疊關(guān)系，使得不同數(shù)據(jù)源上相同結(jié)果的數(shù)據(jù)被重復(fù)查詢，增加了查詢開(kāi)銷(xiāo)及數(shù)據(jù)源的工作負(fù)載．為了提高深網(wǎng)查詢的效率，提出一種元組水平的分層抽樣方法來(lái)估計(jì)和利用查詢?cè)跀?shù)據(jù)源上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選擇高相關(guān)、低重疊的數(shù)據(jù)源．該方法分為兩個(gè)階段：離線階段，基于元組水平對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行分層抽樣，獲得樣本數(shù)據(jù)：在線階段，基于樣本數(shù)據(jù)迭代地估計(jì)查詢?cè)跀?shù)據(jù)源上的覆蓋率和重疊率，并采用一種啟發(fā)式策略以高效地發(fā)現(xiàn)低重疊的數(shù)據(jù)源．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著提高重疊數(shù)據(jù)源選擇的精度和效率．
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