| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的特色与贡献 | 第13-14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 Web数据对象抽取 | 第16-26页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·信息抽取技术的发展历程 | 第16-17页 |
| ·信息抽取技术的分类 | 第17页 |
| ·Web数据对象抽取的定义 | 第17-19页 |
| ·基于DOM的Web数据对象自动抽取方法 | 第19-25页 |
| ·页面预处理 | 第19-20页 |
| ·结构相似度 | 第20-23页 |
| ·内容相似度 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 Web数据对象集成 | 第26-40页 |
| ·概述 | 第26-28页 |
| ·集成问题分析 | 第26-27页 |
| ·相关工作 | 第27-28页 |
| ·问题描述 | 第28-30页 |
| ·Web数据对象模式异构的表现形式 | 第28-30页 |
| ·Web数据对象的冗余现象 | 第30页 |
| ·Web数据对象的集成方法 | 第30-39页 |
| ·Web数据对象模式的规范化 | 第30-36页 |
| ·基本思想 | 第31-32页 |
| ·相似度的计算 | 第32-33页 |
| ·模式的规范化过程 | 第33-36页 |
| ·Web数据对象的去重处理 | 第36-39页 |
| ·计算属性的区分度 | 第36-38页 |
| ·Web数据对象去重 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 海量Web数据对象的组织 | 第40-52页 |
| ·概述 | 第40-43页 |
| ·问题分析 | 第40-41页 |
| ·相关工作 | 第41-43页 |
| ·基于增量层次聚类思想的数据组织方法 | 第43-51页 |
| ·基本原理 | 第43-44页 |
| ·点的定义 | 第44-45页 |
| ·中心点的计算 | 第45-47页 |
| ·根结点的形成 | 第47页 |
| ·相似度的计算 | 第47-49页 |
| ·增量层次聚类 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 面向Deep Web的搜索引擎原型系统设计 | 第52-65页 |
| ·系统背景 | 第52-53页 |
| ·Deep Web的规模 | 第52-53页 |
| ·传统搜索引擎在Deep Web领域中的不足 | 第53页 |
| ·系统架构及工作流程设计 | 第53-55页 |
| ·系统模块设计 | 第55-63页 |
| ·Deep Web聚焦爬虫 | 第55-57页 |
| ·Web数据对象抽取子系统 | 第57-59页 |
| ·系统结构 | 第57-58页 |
| ·工作流程 | 第58-59页 |
| ·Web数据对象集成子系统 | 第59-61页 |
| ·系统结构 | 第59页 |
| ·工作流程 | 第59-61页 |
| ·分词器 | 第61-62页 |
| ·索引管理器 | 第62页 |
| ·查询处理器 | 第62-63页 |
| ·结果处理器 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 实验结果及分析 | 第65-74页 |
| ·Web数据对象自动抽取实验 | 第65-69页 |
| ·测试数据集 | 第65页 |
| ·评价方法 | 第65-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-69页 |
| ·Web数据对象集成实验 | 第69-73页 |
| ·测试数据 | 第69页 |
| ·评价方法 | 第69-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-73页 |
| ·海量Web数据对象的组织实验 | 第73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第7章 总结与展望 | 第74-77页 |
| ·工作总结 | 第74-75页 |
| ·展望未来 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文与参与的科研项目 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 详细摘要 | 第85-87页 |