基于动态学习的Deep Web数据源选择算法

• 作者: 华松青 杨仁刚 段青玲
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Deep Web 数据源选择 查询接口 自适应方法
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 5-8
• 分类号: TP393
• 字数: 4174字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于查询过程的动态计算数据源和查询关键词相似度的算法.当用户查询时,从数据源中选择子集进行查询,然后计算结果网页与查询关键词的相似度,按加权均值法调整该数据源的相似度,随着系统的运行,数据源与关键词的相似度不断被动态调整以反映数据源的实际情况,从而为数据源选择做出判断依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段青玲	中国农业大学信息与电气工程学院	25	189	9.0	12.0
2	杨仁刚	中国农业大学信息与电气工程学院	102	3302	31.0	55.0
3	华松青		1	6	1.0	1.0