Deep Web数据源发现和选择研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·Deep Web数据源发现和选择 | 第10-11页 |
| ·Deep Web模式抽取 | 第11-12页 |
| ·Deep Web模式匹配 | 第12页 |
| ·Deep Web结构化数据抽取 | 第12页 |
| ·Deep Web实例信息预处理 | 第12-13页 |
| ·Deep Web数据整合 | 第13-14页 |
| ·国内相关研究 | 第14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 Deep Web数据集成概述 | 第17-23页 |
| ·Deep Web简介 | 第17-18页 |
| ·Deep Web数据集成系统框架 | 第18-21页 |
| ·知识库构建机制 | 第18-19页 |
| ·查询处理机制 | 第19页 |
| ·查询转换机制 | 第19-21页 |
| ·结果集成机制 | 第21页 |
| ·Deep Web集成的难点 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 Deep Web数据源发现 | 第23-41页 |
| ·相关研究 | 第23-25页 |
| ·Deep Web爬虫框架 | 第25-26页 |
| ·Deep Web接口发现 | 第26-28页 |
| ·接口类型 | 第26-27页 |
| ·接口识别 | 第27-28页 |
| ·表单处理机制 | 第28-34页 |
| ·表单解析 | 第28-32页 |
| ·表单特征提取 | 第32-33页 |
| ·表单模式匹配 | 第33-34页 |
| ·表单聚类与分类 | 第34页 |
| ·基于领域的Deep Web数据源发现 | 第34-40页 |
| ·接口发现四层模型 | 第34-35页 |
| ·基于领域的表单爬虫框架 | 第35-36页 |
| ·基于领域的Deep Web数据源发现算法 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 Deep Web Top-k数据源选择 | 第41-57页 |
| ·相关研究 | 第41-45页 |
| ·Deep Web数据源选择 | 第41-42页 |
| ·Top-k数据源选择 | 第42-45页 |
| ·Deep Web数据源选择方法 | 第45-46页 |
| ·Deep Web的属性分布和问题描述 | 第46-47页 |
| ·传统的Top-k数据源选择方法 | 第47-48页 |
| ·基于属性支配模式增长算法的Top-k数据源选择 | 第48-54页 |
| ·相关定义和性质 | 第48-50页 |
| ·属性支配模式增长算法 | 第50-52页 |
| ·Top-k数据源排序 | 第52-54页 |
| ·结合共现度的数据源选择 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 实验分析和性能评价 | 第57-63页 |
| ·实验数据和实现 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文主要工作 | 第63页 |
| ·今后的工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻硕期间科研及发表论文情况 | 第75-76页 |
