Deep Web集成系统中同类主题数据源选择方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文主要研究内容及结构 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 Deep Web 集成框架相关技术 | 第15-20页 |
| ·领域知识 | 第15页 |
| ·领域知识概念 | 第15页 |
| ·领域知识获取 | 第15页 |
| ·面向领域的Deep Web 集成框架 | 第15-17页 |
| ·Deep Web 查询接口集成 | 第17-18页 |
| ·Deep Web 查询处理 | 第18页 |
| ·Deep Web 查询结果处理 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 Deep Web 数据源重复度估算方法研究 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·Deep Web 数据源重复度估算方法 | 第20-23页 |
| ·文本数据库重复度估算方法 | 第20-21页 |
| ·关系数据库重复度估算方法 | 第21-23页 |
| ·改进的Deep Web 数据源重复度估算方法 | 第23-27页 |
| ·重复记录识别 | 第23-24页 |
| ·FR 算法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 Deep Web 数据源质量选择方法研究 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·查询相关度计算方法 | 第28-33页 |
| ·查询接口分析 | 第28-29页 |
| ·数值型相关度距离计算 | 第29-31页 |
| ·改进的文本型相关度距离计算 | 第31-33页 |
| ·改进的查询相关度算法 | 第33页 |
| ·数据源质量评估方法 | 第33-38页 |
| ·基于数据库检索性能的质量评估方法 | 第33-34页 |
| ·改进的数据源质量评估方法 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 实验分析及结果 | 第39-49页 |
| ·数据集 | 第39-40页 |
| ·Deep Web 数据源重复度估算实验 | 第40-44页 |
| ·实验步骤及结果 | 第40-43页 |
| ·实验结果讨论 | 第43页 |
| ·与同类方法比较 | 第43-44页 |
| ·Deep Web 数据源质量选择方法实验 | 第44-48页 |
| ·实验步骤及结果 | 第44-46页 |
| ·实验结果讨论 | 第46页 |
| ·Kendall 系数 | 第46-47页 |
| ·与同类方法比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·全文总结 | 第49-50页 |
| ·前景展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第56页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第56页 |
