| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 问题的提出及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要的工作 | 第13-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 Web数据库采样方法概述 | 第17-29页 |
| 2.1 Web数据库采样方法 | 第17-23页 |
| 2.1.1 双层伯努利模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Hidden-DB-Sampler | 第18-19页 |
| 2.1.3 WDB-Sampler | 第19-20页 |
| 2.1.4 Probability-Based-Sampler | 第20-21页 |
| 2.1.5 NU-HDB-Sampler | 第21-22页 |
| 2.1.6 Keyword-Based-DB-Sampler | 第22-23页 |
| 2.2 Deep Web数据提取方法 | 第23-25页 |
| 2.3 Web信息抽取技术 | 第25-26页 |
| 2.4 中文分词技术 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 一种新的Web数据库采样方法-RFSampler | 第29-43页 |
| 3.1 相关符号定义及预备知识 | 第29-32页 |
| 3.2 采样方法的评价体系 | 第32-35页 |
| 3.2.1 样本质量 | 第32-34页 |
| 3.2.2 采样代价 | 第34-35页 |
| 3.3 系统模型 | 第35-37页 |
| 3.4 系统流程 | 第37-42页 |
| 3.4.1 预处理阶段 | 第38-40页 |
| 3.4.2 查询条件的生成 | 第40-41页 |
| 3.4.3 采样终止条件 | 第41页 |
| 3.4.4 采样方法评价 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于属性相关度的查询模式 | 第43-51页 |
| 4.1 相关概念 | 第43-44页 |
| 4.2 相关工作 | 第44-46页 |
| 4.3 属性相关度 | 第46-47页 |
| 4.4 查询模式 | 第47-48页 |
| 4.5 基于属性相关度的查询模式 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于词频-属性值相关度的查询条件生成策略 | 第51-59页 |
| 5.1 相关概念 | 第51-52页 |
| 5.2 相关工作 | 第52-53页 |
| 5.3 词频分析 | 第53-54页 |
| 5.4 属性值相关度 | 第54-56页 |
| 5.5 基于词频-属性值相关度的查询条件生成策略 | 第56-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 实验分析及总结 | 第59-69页 |
| 6.1 实验结果及分析 | 第59-67页 |
| 6.1.1 实验的硬件和软件 | 第59-60页 |
| 6.1.2 实验结果及分析 | 第60-67页 |
| 6.2 本章小结 | 第67-69页 |
| 第7章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的项目 | 第75页 |
