增量式Deep Web数据获取技术研究



增量式Deep Web数据获取技术研究

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增量式Deep Web数据获取技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
· 研究背景	第11-13页
· 研究意义	第13-14页
· 主要研究内容	第14-15页
· 本文组织	第15-17页
第二章数据获取技术综述	第17-27页
· Deep Web 信息集成架构	第17-19页
· 相关研究工作	第19-21页
· Deep Web 数据源发现与分类技术研究现状	第19页
· Deep Web 数据标注技术研究现状	第19-20页
· Deep Web 增量获取技术研究现状	第20-21页
· 传统搜索引擎的数据获取方法	第21-23页
· 传统Web 爬虫的工作流程	第21-22页
· 传统Web 爬虫的搜索策略	第22页
· 传统Web 爬虫的更新方式	第22-23页
· 传统搜索引擎在Deep Web 领域的不足	第23-24页
· Deep Web 中的数据获取技术	第24-26页
· 基于URL 的Deep Web 数据获取方式	第24页
· 基于查询词的Deep Web 数据获取方式	第24-25页
· Deep Web 的增量获取方式	第25页
· Deep Web 数据获取中的关键问题	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章 Deep Web 数据源发现及分类方法	第27-40页
· 数据源发现	第27-29页
· 表单聚焦爬虫	第27-29页
· 数据源判定	第29-30页
· 数据源分类	第30-36页
· 特征提取	第32-34页
· 数据源分类方法	第34-36页
· 知识库的建立	第34-35页
· 分类算法	第35-36页
· 实验	第36-39页
· 查询词与检索结果的相关性验证	第36-38页
· 数据源判定验证	第38页
· 数据源分类方法验证	第38-39页
· 本章小结	第39-40页
第四章数据抽取与标注	第40-52页
· 引言	第40页
· Web 记录的抽取	第40-43页
· 数据标注模型	第43-47页
· 线性链条件随机场	第43-44页
· 混合条件随机场	第44-45页
· 二维混合条件随机场	第45-47页
· 数据标注	第47页
· 对包含数据记录的文本块建模	第47-49页
· 实验	第49-51页
· 实验数据	第49页
· 评价标准	第49-50页
· 实验结果及效率分析	第50-51页
· 结论	第51-52页
第五章 Deep Web 数据增量获取策略	第52-68页
· 概述	第52-53页
· Deep Web 数据源的变化频率研究	第53-54页
· 数据变化模型	第54-55页
· Deep Web 表单提交	第55-57页
· 查询词选择	第56-57页
· 增量获取	第57-66页
· 评价指标	第57-59页
· WDB 建模	第59-60页
· 朴素的增量获取策略	第60-61页
· 基于采样的增量获取策略	第61-66页
· 采样的代价	第61页
· 资源分配策略	第61-62页
· 样本选取	第62页
· 样本数量与效率	第62-64页
· 自动调整样本数量	第64-65页
· 基于查询词的资源分配策略	第65-66页
· 实验	第66-67页
· 本章小结	第67-68页
第六章总结与展望	第68-71页
· 工作总结	第68-69页
· 特色与创新	第69-70页
· 工作展望	第70-71页
参考文献	第71-78页
攻读学位期间公开发表的论文与科研项目	第78-79页
致谢	第79-80 页

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