Deep Web數(shù)據(jù)源選擇和集成方法
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針對基于數(shù)據(jù)源質量選擇方法的數(shù)據(jù)源在數(shù)據(jù)爬取時存在代價大、重復率高的問題，提出一種結合兩層選擇模型的Deep Web數(shù)據(jù)源選擇和集成方法。該方法根據(jù)數(shù)據(jù)源本身質量和數(shù)據(jù)源的效用構建數(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)源質量的選擇器過濾大量低質量DeepWeb數(shù)據(jù)源，僅選擇若干個高質量的數(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量數(shù)據(jù)的同時，避免出現(xiàn)較高覆蓋率的K個數(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。實驗結果表明，該方法結合兩類選擇器的優(yōu)點，縮減了候選數(shù)據(jù)源的空間并保證集成數(shù)據(jù)的質量，同時避免了系統(tǒng)處理大量重復數(shù)據(jù)，有效降低Deep Web數(shù)據(jù)爬取與集成的代價。
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