Deep Web数据集成中的实体识别方法

• 作者: 凌妍妍 刘伟 孟小峰 王仲远 艾静
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Deep web web数据库 实体识别 数据合并
• 年，卷（期）: 2006,（z3）
• 所属期刊栏目: Web与数据库
• 页码范围: 46-53
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8014字
• 语种: 中文

摘要

互联网上存在着大量可访问的Web数据库,不同web数据库之间存在着内容上的重叠.来自不同web数据库的记录虽然在网页上的表现形式不同,但是可能描述的是同一实体.因此实体识别是Deep web数据集成中数据合并过程里一个必不可少的环节,而且是一个很具有挑战性的工作.对该问题进行了深入的探讨,提出了一种新颖的方法自动完成实体识别,该方法克服了传统的实体识别工作以模式匹配为前提的弊端,并且与领域无关.实验表明,该方法在Deep web环境下可以达到相当高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	中国人民大学信息学院	277	1964	21.0	39.0
2	孟小峰	中国人民大学信息学院	135	6213	41.0	77.0
3	艾静	中国人民大学信息学院	6	81	3.0	6.0
4	凌妍妍	中国人民大学信息学院	3	173	3.0	3.0
5	王仲远	中国人民大学信息学院	5	126	4.0	5.0