Deep Web分类搜索引擎关键技术研究
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-9页 |
第1章 引言 | 第9-14页 |
·问题的提出 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-12页 |
·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
·论文结构 | 第13-14页 |
第2章 研究基础 | 第14-23页 |
·DEEP WEB 的定义与规模 | 第14-15页 |
·中国DEEP WEB 资源的调查 | 第15-18页 |
·查询接口的深度 | 第15-16页 |
·中国Deep Web 的规模 | 第16页 |
·Deep Web 的结构化程度 | 第16-17页 |
·Web 数据库的领域分布 | 第17页 |
·搜索引擎对Deep Web 的覆盖率 | 第17-18页 |
·搜索引擎概述 | 第18-21页 |
·搜索引擎的产生与分类 | 第18-20页 |
·传统搜索引擎的组成与工作原理 | 第20-21页 |
·传统搜索引擎在DEEP WEB 领域的不足 | 第21-22页 |
·小结 | 第22-23页 |
第3章 DEEP WEB 站点发现 | 第23-36页 |
·网络爬虫技术 | 第23-27页 |
·网络爬虫原理 | 第23-24页 |
·网络信息搜索策略 | 第24-25页 |
·网络聚焦爬虫 | 第25-27页 |
·查询接口的判定 | 第27-32页 |
·网页表单分类过程 | 第28-29页 |
·网页表单特征提取 | 第29-31页 |
·网页表单分类器 | 第31-32页 |
·DEEP WEB 聚焦爬虫 | 第32-35页 |
·Deep Web 聚焦爬虫系统框架 | 第33-34页 |
·链接与页面的分类 | 第34页 |
·Deep Web 聚焦爬虫核心算法 | 第34-35页 |
·小结 | 第35-36页 |
第4章 DEEP WEB 数据库内容摘要 | 第36-48页 |
·概述 | 第36-37页 |
·WEB 数据库内容获取 | 第37-40页 |
·Web 数据库内容获取设计流程 | 第37页 |
·查询模式 | 第37-38页 |
·基于查询的结构化内容获取方法 | 第38-39页 |
·有效关键词查询项的选取方法 | 第39-40页 |
·结果页面内容抽取与摘要 | 第40-47页 |
·结果页面的表示 | 第40-43页 |
·网页模板去除 | 第43-45页 |
·抽取查询相关信息 | 第45-46页 |
·生成内容摘要 | 第46-47页 |
·小结 | 第47-48页 |
第5章 DEEP WEB 数据源分类 | 第48-58页 |
·DEEP WEB 数据源层次分类模式 | 第48-50页 |
·DEEP WEB 数据源分类策略 | 第50-51页 |
·DEEP WEB 接口页面信息获取 | 第51-55页 |
·网页结构信息 | 第51-53页 |
·向量空间模型 | 第53-54页 |
·网页特征提取 | 第54-55页 |
·基于接口页面与数据库摘要相结合的分类方法 | 第55-57页 |
·小结 | 第57-58页 |
第6章 DEEP WEB 分类搜索引擎系统的设计 | 第58-68页 |
·LUCENE 系统结构分析 | 第58-61页 |
·Lucene 的应用与特点 | 第58-59页 |
·Lucene 系统架构 | 第59-60页 |
·Lucene 索引的组成 | 第60-61页 |
·DEEP SEARCHER 的集成 | 第61-67页 |
·基于Lucene 的架构设计 | 第61-63页 |
·搜索系统的组成 | 第63-64页 |
·对中文处理的支持 | 第64-66页 |
·Deep Searcher 运行结果 | 第66-67页 |
·小结 | 第67-68页 |
第7章 实验结果与分析 | 第68-74页 |
·实验评价标准 | 第68页 |
·查询接口判定实验 | 第68-69页 |
·DEEP WEB 爬虫实验 | 第69-70页 |
·WEB 数据库内容获取实验 | 第70-71页 |
·DEEP WEB 数据源分类实验 | 第71-73页 |
·小结 | 第73-74页 |
第8章 总结与展望 | 第74-77页 |
·工作总结 | 第74-75页 |
·工作展望 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-82页 |
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第82-83页 |
致谢 | 第83-84页 |
详细摘要 | 第84-87页 |