| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·Deep Web数据集成研究现状 | 第11-12页 |
| ·Deep Web接口发现的研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第18-29页 |
| ·领域知识 | 第18-19页 |
| ·领域知识概念 | 第18页 |
| ·领域知识获取 | 第18-19页 |
| ·搜索引擎 | 第19-22页 |
| ·搜索引擎分类 | 第20-21页 |
| ·机器人搜索引擎的组成及各部分的功能 | 第21-22页 |
| ·机器人搜索引擎的搜索算法 | 第22页 |
| ·支持向量机 | 第22-23页 |
| ·支持向量机概念 | 第22-23页 |
| ·支持向量机的优点 | 第23页 |
| ·HTML语言 | 第23-25页 |
| ·HTML概念 | 第23页 |
| ·HTML标签 | 第23-24页 |
| ·HTML表单 | 第24-25页 |
| ·XML语言 | 第25-27页 |
| ·XML概念及性质 | 第25-26页 |
| ·XML文档 | 第26-27页 |
| ·DOM树 | 第27页 |
| ·正则表达式 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 Deep Web接口发现 | 第29-38页 |
| ·领域知识的作用 | 第29-30页 |
| ·搜索引擎的特点 | 第30-31页 |
| ·基于领域知识的查询提交词确定 | 第31-34页 |
| ·基于领域知识计算查询提交词的知名度 | 第31-32页 |
| ·基于领域知识的URL过滤 | 第32页 |
| ·查询提交词确定流程 | 第32-34页 |
| ·基于支持向量机的接口判定 | 第34-35页 |
| ·基于集成网站评估发现领域内Deep Web接口的覆盖率 | 第35-36页 |
| ·基于DOM树和正则表达式的Deep Web接口信息抽取 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 实验及分析 | 第38-47页 |
| ·数据集 | 第38-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |