| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·Deep Web背景知识 | 第8-9页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 Deep Web集成查询接口生成相关技术 | 第13-22页 |
| ·表单相关知识 | 第13-16页 |
| ·分类的基本技术 | 第16-18页 |
| ·分类定义 | 第16-17页 |
| ·分类数据的预处理 | 第17-18页 |
| ·分类算法 | 第18-22页 |
| ·决策树分类 | 第18-20页 |
| ·贝叶斯分类 | 第20页 |
| ·支持向量机分类 | 第20-21页 |
| ·K-最邻近分类 | 第21-22页 |
| 第三章 Deep Web查询接口识别方法的分析和研究 | 第22-35页 |
| ·Deep Web查询接口识别流程 | 第22-23页 |
| ·查询接口获取 | 第23-24页 |
| ·查询接口特征提取 | 第24-25页 |
| ·查询接口分类 | 第25-28页 |
| ·实验 | 第28-34页 |
| ·实验环境 | 第28页 |
| ·数据集及其特征 | 第28-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 Deep Web查询接口分类应用 | 第35-48页 |
| ·Deep Web查询接口分类面临的问题 | 第35-36页 |
| ·Deep Web查询接口特征项提取 | 第36-39页 |
| ·查询接口特征提取准则 | 第36-37页 |
| ·查询接口特征表示方法 | 第37-39页 |
| ·Deep Web查询接口特征项预处理 | 第39-41页 |
| ·向量空间模型 | 第40页 |
| ·接口特征预处理 | 第40-41页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第41-43页 |
| ·实验 | 第43-47页 |
| ·实验数据的收集 | 第44-45页 |
| ·实验结果和分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结和展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 在读期间发表的论文 | 第56页 |