基于格空间的受限Deep Web数据抽取算法

• 作者: 张乃洲 张卓 李石君 田建伟
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 数据抽取 容差关系 形式概念分析 概念格
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 130-137
• 分类号: TP311.1
• 字数: 7046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.01.017

摘要

将返回结果受限的Deep Web数据源中预测查询结果大小并且抽取的问题转化为概念覆盖问题.首先证明由属性及属性组合产生的集合划分之间为容差关系,进而又证明其构成一个完全格,并且与概念格同态.使用概念间的偏序关系来刻画属性间的相关性,使用概念内涵为查询属性,概念外延为返回结果的预测,基于外延的势剪枝后的概念格为搜索空间,最终提出一种基于格空间的Deep Web数据抽取算法.实验由可控实验和实际应用实验组成,结果证明该算法理论正确性和现实应用的可行性及有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李石君	武汉大学计算机学院	88	753	16.0	22.0
2	张卓	武汉大学计算机学院	48	176	7.0	13.0
3	张乃洲	武汉大学计算机学院	3	32	3.0	3.0
7	田建伟	武汉大学计算机学院	6	50	5.0	6.0