基于查询接口特征的Deep Web数据源自动分类

• 作者: 崔志明 赵朋朋 高岭
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Deep Web 自动分类 机器学习 数据集成
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2006.10.017

摘要

搜索引攀可以很好地搜索出大部分可索引页面,然而,Internet上有大量的页面是由后台数据库动态产生的,传统的搜索引擎搜索不出这部分页面,我们称之为Deep Web.其中大部分Deep Web是结构化的,它提供结构化的查询接口和结构化的结果.把这些结构化的Deep Web数据源按所属领域进行组织可以方便用户浏览这些有价值的资源,并且这也是大规模Deep Web集成搜索的一个关键步骤.提出了一种基于查询接口特征的Deep Web数据源自动分类方法,并通过实验验证该方法是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔志明	苏州大学智能信息处理及应用研究所	169	2304	25.0	38.0
2	赵朋朋	苏州大学智能信息处理及应用研究所	39	426	11.0	19.0
3	高岭	苏州大学智能信息处理及应用研究所	3	121	3.0	3.0