基于查询接口文本的Deep Web数据源分类

• 作者: 伏玉琛 华慧 周小科
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深层网 数据源分类 知网 K-NN算法 语义分类
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 66-68
• 分类号: TP311.52
• 字数: 2883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.12.023

摘要

根据Deep Web数量的爆炸性增长特点,提出一种基于查询接口文本的Deep Web数据源分类算法,对于分类的查询接口,采用2种方法:基于向量空间的TF-IDF方法和基于知网的语义相似度方法.综合2种方法获得接口之间的相似度.借鉴K-NN算法,提出WDB分类算法,从而实现Deep Web数据源的分类.实验结果表明,该算法在熵和F-measure 2种评价标准上均能获得较高质量,具有一定实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伏玉琛	苏州大学计算机科学与技术学院	35	201	8.0	11.0
2	周小科	苏州大学计算机科学与技术学院	17	38	3.0	6.0
3	华慧	苏州大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0