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Deep Web数据获取问题研究

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Deep Web数据获取问题研究
论文目录
 
摘要第13-16页
ABSTRACT第16-20页
第1章 绪论第20-31页
  · 研究背景及意义第20-22页
  · Deep Web数据获取面临的问题第22-23页
  · 研究内容及贡献第23-29页
    · 研究环境第23-26页
    · 研究内容第26-27页
    · 本文贡献第27-29页
  · 组织结构第29-31页
第2章 Deep Web数据获取相关研究第31-40页
  · 引言第31页
  · Deep Web数据获取第31-33页
  · Deep Web数据源发现第33-35页
  · Deep Web数据源采样第35-36页
  · Deep Web数据源评估第36-37页
  · Deep Web数据爬取第37-38页
  · 小结第38-40页
第3章 基于集成学习的Deep Web查询接口判定方法第40-58页
  · 引言第40-43页
  · 查询接口判定第43-44页
  · 基于集成学习查询接口判定第44-53页
    · Deep Web查询接口判定算法描述第46-48页
    · 决策树分类器的规则及特征提取第48-50页
    · SVM分类器的训练集获取及特征提取第50-53页
    · 基于投票的集成方法第53页
  · 实验第53-57页
    · 数据集第54页
    · 评价标准第54-55页
    · 实验结果与分析第55-57页
      · 与基于单学习器Deep Web查询接口判定算法比较第55页
      · 不同底层学习器数量对Deep Web查询接口判定性能的影响第55-56页
      · 不同阈值对Deep Web查询接口判定的影响第56-57页
  · 小结第57-58页
第4章 基于关键词选择模型的Deep Web数据源采样方法第58-71页
  · 引言第58-59页
  · Deep Web数据源采样第59-62页
    · 查询接口属性分类第61页
    · 样本偏差定义第61-62页
  · 随机漫步算法第62-63页
  · 基于关键词选择模型的采样方法第63-68页
    · 初始化集合第65页
    · 选择查询值第65-66页
    · 更新属性值集合第66页
    · 终止条件第66页
    · 样本偏差的校正第66页
    · 算法描述第66-68页
  · 实验第68-69页
    · 数据集第68页
    · 评价标准第68页
    · 实验结果及分析第68-69页
      · 样本质量分析第68-69页
      · 采样代价分析第69页
  · 小结第69-71页
第5章 基于多目标决策理论的Deep Web数据源评估方法第71-87页
  · 引言第71-72页
  · 质量评估模型第72页
  · Deep Web数据源质量评估第72-83页
    · 质量评估因素选择第73-76页
    · 质量评估体系及评估算法第76-77页
    · 评估值量化方法第77-81页
    · 评估因素权重计算方法第81-83页
    · 评估结果排序第83页
  · 实验第83-86页
    · 数据集第83页
    · 评价标准第83-84页
    · 实验结果与分析第84-86页
      · 基于多目标决策理论的Deep Web数据源评估模型性能测试第84页
      · 与已有Deep Web数据源评估算法的性能比较第84-85页
      · 不同领域Deep Web数据源评估因素权重分析第85-86页
  · 小结第86-87页
第6章 基于属性高频字图模型的Deep Web数据爬取第87-106页
  · 引言第87-89页
  · Deep Web数据爬取第89-91页
  · 一种属性高频字的图模型第91-95页
    · 属性高频字覆盖率图模型定义第91-93页
    · HP(w_i,DB)估算方法第93-95页
      · 估算|R(w_i,DB)|第93页
      · 估算|R(w_i,DB_(local))|/|R(w_i,DB)|第93-95页
  · Deep Web数据爬取算法第95-99页
    · 爬取流程第95-96页
    · 爬取准备工作第96-97页
      · 采样数据库获取第96页
      · 属性高频字列表及覆盖率图统计第96-97页
    · 数据页面爬取第97-99页
  · 实验第99-105页
    · 数据集第99-100页
    · 评价标准第100页
    · 实验结果与分析第100-105页
      · 与已有中文Deep Web数据爬取算法的性能比较第100-101页
      · 同一领域Deep Web数据爬取性能分析第101-102页
      · 不同采样数量性能对比第102-103页
      · 不同阈值对Deep Web数据爬取覆盖率的影响第103-105页
  · 小结第105-106页
第7章 Deep Web数据获取原型系统第106-111页
  · 引言第106页
  · MI-WDIS整体架构第106-108页
  · Deep Web数据获取工作流程第108-109页
  · 小结第109-111页
第8章 总结与展望第111-114页
  · 总结第111-112页
  · 展望第112-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-125页
攻读学位期间发表的学术论文目录第125-127页
攻读学位期间参与科研项目情况第127-128页
攻读学位期间获奖情况第128-130页
学位论文评阅及答辩情况表第130-132页
外文论文第132-152 页

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