Deep Web數(shù)據(jù)源發(fā)現(xiàn)與分類技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、從因特網(wǎng)的“深度”將其分為Deep Web和Surface Web兩類。Deep Web中蘊含有極其豐富的信息,并且比Surface Web所蘊含的信息更加具有利用價值。然而,由于DeepWeb信息是以相互獨立的形態(tài)分散在因特網(wǎng)的各個角落里,并且這些信息一直處于一種動態(tài)的、不斷變化的狀態(tài),這就使獲取Deep Web信息的工作變得非常困難。因此,為了用戶能夠更好地獲取到這些有價值的信息,就必須使用Deep Web數(shù)據(jù)集成的方法去達到這一目

2、的。
  Deep Web查詢接口的判定是Deep Web數(shù)據(jù)集成的首要工作,是為了用戶可以通過真正的Deep Web查詢接口獲取到真正的Deep Web信息。首先根據(jù)頁面的URL對頁面進行初步的篩選,在對頁面表單進行特征提取之前運用啟發(fā)式判定規(guī)則對網(wǎng)頁表單進行進一步的篩選。利用Adaboost算法對多個弱貝葉斯分類器融合最終形成一個強貝葉斯分類器,對原有的樸素貝葉斯進行加強,降低了樸素貝葉斯算法對獨立性屬性要求預(yù)先進行假設(shè)過度依

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