基于本体的Deep Web数据集成方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·Deep Web 数据集成的研究现状和主要问题 | 第10-13页 |
| ·Deep Web 数据源发现 | 第11-12页 |
| ·Deep Web 查询结果数据提取 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 本体与 Deep Web 数据集成概述 | 第16-24页 |
| ·本体概述 | 第16-18页 |
| ·本体的概念 | 第16页 |
| ·本体的分类 | 第16-17页 |
| ·本体的构建与扩展 | 第17-18页 |
| ·本体的描述 | 第18页 |
| ·基于本体的 Deep Web 数据集成概述 | 第18-23页 |
| ·本体在 Deep Web 数据集成中的作用 | 第19页 |
| ·Deep Web 数据集成流程 | 第19-20页 |
| ·Deep Web 数据集成各模块简述 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Deep Web 数据源发现 | 第24-43页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·目前 Deep Web 数据源发现研究 | 第25-30页 |
| ·数据源发现的不同方式 | 第25-26页 |
| ·数据源发现的不同方法 | 第26-30页 |
| ·基于本体的 Deep Web 数据源发现框架 | 第30-40页 |
| ·整体架构 | 第30页 |
| ·基于本体的数据源发现过程 | 第30-35页 |
| ·框架的自适应性 | 第35页 |
| ·核心本体的引入 | 第35-39页 |
| ·框架的本体扩展策略 | 第39-40页 |
| ·Deep Web 数据源发现框架的主要算法流程 | 第40-42页 |
| ·网页内容分类 | 第40-41页 |
| ·表单内容分类 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 Deep Web 数据提取 | 第43-59页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·Deep Web 数据提取的不同方法 | 第44-46页 |
| ·视图方法 | 第44-45页 |
| ·查询实例方法 | 第45页 |
| ·索引树方法 | 第45-46页 |
| ·索引相似度方法 | 第46页 |
| ·基于索引相似度的数据提取算法 | 第46-55页 |
| ·算法依据 | 第46-49页 |
| ·基于索引相似度的数据抽取过程 | 第49-50页 |
| ·查询结果页面预处理 | 第50-52页 |
| ·主数据区的定位 | 第52-53页 |
| ·数据块发现 | 第53-55页 |
| ·索引相似度算法的流程 | 第55-58页 |
| ·确定主数据区域流程 | 第56页 |
| ·数据块发现流程 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验验证 | 第59-71页 |
| ·Deep Web 数据源的发现实验验证 | 第59页 |
| ·实验数据 | 第59-66页 |
| ·实验平台 | 第61-62页 |
| ·评估标准 | 第62页 |
| ·实验设计 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-66页 |
| ·Deep Web 数据提取实验验证 | 第66-70页 |
| ·实验数据 | 第66-67页 |
| ·实验平台 | 第67页 |
| ·评估标准 | 第67页 |
| ·实验设计 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结和展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 A 部分程序源代码 | 第77-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第87页 |
