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1、隨著World Wide Web(WWW)的飛速發(fā)展,整個(gè)互連網(wǎng)上的有用信息量也在急劇增長(zhǎng)。為了能夠有效的利用這些信息,需要將來自于不同網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)識(shí)別出來,并將這些有用的信息合并到一個(gè)統(tǒng)一的模式下。但Web數(shù)據(jù)庫(kù)的異質(zhì)性和自主性使得這項(xiàng)工作很具有挑戰(zhàn)性。 本文在分析國(guó)內(nèi)外已有的Web數(shù)據(jù)合并方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)以及自適應(yīng)的特點(diǎn),提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Deep Web數(shù)據(jù)合并技術(shù)。主要研究的工作包括:
2、 (1)對(duì)Deep Web數(shù)據(jù)合并技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查,對(duì)現(xiàn)有的經(jīng)典的Web數(shù)據(jù)合并技術(shù)進(jìn)行研究。 (2)針對(duì)已有的Web數(shù)據(jù)合并技術(shù)的缺陷,本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,該方法從數(shù)據(jù)表的特征和屬性特征方面考慮來實(shí)現(xiàn)Web數(shù)據(jù)合并,為解決Web數(shù)據(jù)合并問題提供一種有效的途徑。 (3)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的Deep Web數(shù)據(jù)合并方法的前提是先將Web上獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,所以本文還研究了Web的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)
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