基于本体和贝叶斯网络的Deep Web集成系统研究

• 作者: 朱国进 黄琪琪
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Deep Web查询接口集成系统 属性提取 语义本体树 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 6-13
• 页数: 8页
• 分类号: TP393.092
• 字数: 4537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2018.01.003

摘要

Deep Web指无法简单地通过搜索引擎或网络爬虫能够检索到的隐藏在后台数据库中,而往往这些内容具有丰富的信息和数据.获取Deep Web所蕴含的丰富信息的有效方法是构建Deep Web集成框架,而查询接口作为Deep Web的唯一访问接口,所以Deep Web集成系统的关键就是构建Deep Web集成接口.研究的目标是通过自动构建特定领域的本体来表示Deep Web接口信息,从而能够自动识别该领域Deep Web接口来建立索引,提取数据库中丰富的资源.在没有人为干预的情况下展开整个过程.本文的方法能完全自动地提取Deep Web接口信息并派生领域本体,并通过本体贝叶斯网络识别新Deep Web接口,进行匹配.在特定领域,通过一种新的自动从Deep Web接口中提取属性方法,通过WordNet构建成本体语义树,运用得到的领域语义本体树结合贝叶斯网络完成领域分类,并在分类后进行查询接口与集成接口的模式匹配.本文提出的方法通过对比人工提取属性构成的语义树在分类和模式匹配的结果进行对比,验证了该方法的可用性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱国进	东华大学计算机科学与技术学院	34	172	7.0	10.0
2	黄琪琪	东华大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0