| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·Deep Web相关研究的发展 | 第12-14页 |
| ·信息检索的发展 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第13页 |
| ·机器学习的发展 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究的主要内容 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 相关研究和标准 | 第17-29页 |
| ·分类算法 | 第17-19页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第17-18页 |
| ·RBF神经网络的特点 | 第18-19页 |
| ·RBF网络存在的问题 | 第19页 |
| ·信息抽取技术 | 第19-21页 |
| ·HTML | 第21-24页 |
| ·DHTML | 第24-25页 |
| ·XHTML | 第25-26页 |
| ·正则表达式 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 Deep Web资源集成系统 | 第29-33页 |
| ·系统总体框架 | 第29-30页 |
| ·各个模块的功能 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 Deep Web查询接口的分类研究 | 第33-41页 |
| ·页面标准化 | 第33-35页 |
| ·格式规范化 | 第33页 |
| ·同义词词库 | 第33-34页 |
| ·标准化 | 第34-35页 |
| ·分类特征的提取和表示 | 第35-37页 |
| ·领域特征词的确定 | 第35-36页 |
| ·表单结构分析 | 第36-37页 |
| ·分类特征的提取和表示方法 | 第37页 |
| ·基于径向基函数神经网络算法的分类方法 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·数据集 | 第38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 Deep Web查询接口的抽取和统一查询接口的建立 | 第41-54页 |
| ·查询接口抽取的特点 | 第41-42页 |
| ·对查询接口的观察 | 第41-42页 |
| ·查询接口抽取的目的 | 第42页 |
| ·查询接口模型的定义 | 第42-44页 |
| ·一般查询接口的形式化表示 | 第43页 |
| ·统一查询接口的形式化表示 | 第43-44页 |
| ·查询接口抽取过程 | 第44-46页 |
| ·Deep Web查询接口抽取的流程 | 第44-45页 |
| ·领域特征词和输入框体的关系确认 | 第45-46页 |
| ·统一模型的建立 | 第46-49页 |
| ·统一查询接口模型的结构 | 第46-47页 |
| ·统一查询接口的属性确定 | 第47-48页 |
| ·属性之间的映射关系 | 第48-49页 |
| ·映射关系表 | 第49页 |
| ·实例分析 | 第49-53页 |
| ·查询接口抽取的实例分析 | 第49-51页 |
| ·正则表达式的使用 | 第51-52页 |
| ·统一查询接口建立的实例分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结和展望 | 第54-56页 |
| ·本文总结 | 第54页 |
| ·未来展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |