结合匹配度和语义相似度的Deep Web查询接口模式匹配

查询接口模式匹配是Deep Web信息集成中的关键部分,双重相关性挖掘方法（DCM）能有效利用关联挖掘方法解决复杂接口模式匹配问题。针对DCM方法在匹配效率、匹配准确性方面的不足,提出了一种基于匹配度和语义相似度的新模式匹配方法。该方法首先使用矩阵存储属性间的关联关系,然后采用匹配度计算属性间的相关度,最后利用语义相似度计算候选匹配的相似性。通过在美国伊利诺斯大学的BAMM数据集上进行实验,所提方法与DCM及其改进方法比较有更高的匹配效率和准确性,表明该方法能更好地处理接口之间模式匹配问题。     

基于本体的Deep Web查询接口集成

Deep Web中的海量信息只能通过查询接口访问获得,为了能够同时访问同一领域多个Web数据库,需要对多个Web数据库的查询接口进行集成.因此,引入本体技术,提出基于本体的Deep Web查询接口集成方法.Deep Web查询接口集成主要完成两个方面的工作:模式匹配与模式融合.模式匹配采用本体的“Bridge(桥接)”效应建立不同接口模式间的属性映射关系,以准确发现不同接口属性间的语义关联.模式融合根据模式匹配的结果,合并Deep Web数据库查询接口集合中表示同一语义的属性,并尽可能地保持该领域查询接口的结构特征和属性顺序,以获得集成查询接口.通过实验分析,基于本体的Deep Web查询接口集成方法不仅简化了模式匹配的复杂过程,而且很大程度上提高了模式集成的精度.因此,基于本体的Deep Web查询接口集成方法是高效可行的.     

Deep Web数据集成研究综述

随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.这些信息要通过查询接口在线访问其后端的Web数据库.尽管丰富的信息蕴藏在Deep Web中,由于Deep Web数据的异构性和动态性,有效地把这些信息加以利用是一件十分挑战性的工作.Deep Web数据集成至今仍然是一个新兴的研究领域,其中包含有若干需要解决的问题.总体来看,在该领域已经开展了大量的研究工作,但各个方面发展并不均衡.文中提出了一个Deep Web数据集成的系统架构,依据这个系统架构对Deep Web数据集成领域中若干关键研究问题的现状进行了回顾总结,并对未来的研究发展方向作了较为深入的探讨分析.     

不确定模式匹配研究综述

模式匹配是数据集成、语义Web等研究领域的重要研究内容,需要依据一定的启发式信息发现模式元素之间的对应关系。鉴于启发式信息处理方法的不同,对模式匹配方法进行了分类,并从模式匹配结果集结方法的角度,介绍了综合模式匹配方法。不确定性是模式匹配过程固有的特性,介绍了建模模式匹配过程中不确定性的数据模型,在此基础上介绍了处理模式匹配过程中不确定性的模式匹配方法。最后对模式匹配研究进行了展望。     

面向应急预案领域的Deep Web数据集成研究

应急预案是应急管理的纲领性文件,为应对频发的突发事件,各应急相关部门都建立了自己的应急预案数据库。但这些数据库存在诸多不同程度的异构,阻碍了部门之间的信息共享。针对应急预案异构数据集成,采用本体及本体映射方法解决语义异构的智能识别,以Tomcat+MyEclipse+SQL Server 2005作为开发环境,研究开发物化式Deep Web应急预案异构数据源的集成系统EPIS,创建应急预案中心数据库,为应急预案领域信息共享与应急预案的管理提供基础平台。     

基于结果模式的Deep Web数据集成

Deep Web中蕴含了海量可供访问的信息,如何构建一个具有较好适用性和高效数据处理能力的Deep Web数据集成系统是有效利用Deep Web信息的关键.提出一种基于结果模式的Deep Web数据集成机制,通过结果模式可以实现高效的数据抽取,并且在结果模式的基础上可以根据用户查询请求动态生成结果输出模式,为高效的查询结果处理奠定了良好基础;同时,针对Deep Web数据源特点,给出数据源间冲突的分类及解决策略,为解决数据源间的异构问题奠定了良好基础.     

基于Deep Web的图书搜索引擎系统设计

针对网上众多图书购物网站不提供面向同类网站的集成搜索和价格比较的问题,基于Deep Web技术实现了一个面向图书领域的图书搜索引擎系统。给出了系统实现的具体框架,探讨了如何对领域内各种异构数据库信息进行抽取、整合。实际运行表明该系统达到了预期效果。     

Deep Web集成中数据模式映射失效检测方法研究

查询接口集成是Deep Web数据集成的关键,在动态环境下,Web数据源的变化会引起数据模式映射的失效,使得查询接口集成维护难度增加,因此数据模式映射失效检测是Deep Web数据集成研究中的热点问题.针对目前数据模式映射失效检测方法的局限,在模糊聚集算子的研究基础上,提出一种适用于数据模式映射失效检测的结果融合算法.通过实验对比测试,并对映射失效检测方法的性能和效率进行了分析和实验,结果证明了提出的方法对于失效模型的检测是有效的.     

Deep Web 研究现状与展望

随着Deep Web数量和规模的快速增长,通过对其发起查询请求以得到存储在后台数据库中的相关信息,日渐成为用户获取信息的主要方式。为了方便用户有效地利用Deep Web中的信息,越来越多的研究者致力于这一领域的研究,重点之一是Deep Web后台数据库的数据集成。由于Deep Web后台数据库存储的主要是文本信息,使得从文本处理角度出发,针对Deep Web中存储的内容进行查询与检索的研究具有十分广阔的应用前景。本文对Deep Web的研究现状进行了较为详细的分析,同时对研究的发展方向进行了展望。     

基于不确定QoS的Web服务选择

服务质量(QoS)是Web服务选择的一个重要考虑因素。目前基于QoS的Web服务选择研究多针对确定的QoS数据,此类方法不适合处理不确定的QoS属性。而已有的针对不确定QoS属性的研究方法基于离散的QoS属性,无法处理QoS属性连续时的情形。因此,提出针对不确定的连续QoS属性的查询方法,并提出QoS属性值在一定分布下的优化方法。实验表明,该方法能有效解决Web服务QoS属性连续条件下的查询,具备一定的可行性。     

基于布尔矩阵的Deep Web复杂模式匹配

在正负关联规则中引入布尔矩阵的概念,在双重相关性挖掘算法的基础上提出一种Deep Web复杂模式匹配算法。将查询接口模式中的属性项转化成布尔矩阵,通过对矩阵进行正关联规则运算挖掘组属性,对矩阵进行负关联规则运算挖掘同义属性。实验结果表明该算法的执行效率较高。     

中文深层网络的模式匹配和接口集成

目前国内外在深层网络方面的研究几乎都围绕英文环境进行,还没有针对中文深层网络的研究．提出了对中文深层网络进行模式匹配和接口集成的方法．该方法首先创建一个用来存储同义词、超义词和子义词的字典,然后使用基于规则的分词算法将从接口中抽取的属性分成词．对于每一个属性,从定义的字典中找到其对应的所有同义词、超义词和子义词,生成一条相应的记录并存储到列表中,再从每条记录中选取出现次数最多的属性作为联合接口的属性．     

Deep Web中基于聚类的复杂模式匹配

Deep Web中用户通常是通过一个统一的查询接口获得其中的数据信息.目前查询接口一般需要形成属性间的模式匹配,为了提高m:n模式匹配的准确率和查全率,本文提出一种基于聚类的复杂模式匹配的算法CSM,从整体上匹配成组属性和同义属性,能够有效的发现m:n匹配,并有较高的准确率.     

A Query Interface Matching Approach Based on Extended Evidence Theory for Deep Web

Matching query interfaces is a crucial step in data integration across multiple Web databases. Different types of information about query interface schemas have been used to match attributes between schemas. Relying on a single aspect of information is not suffcient and the matching results of individual matchers are often inaccurate and uncertain. The evidence theory is the state-of-the-art approach for combining multiple sources of uncertain information. However, traditional evidence theory has the limita...     

一种用于深层网接口集成的模式匹配方法

针对已有证据理论(DS)方法在深层网接口集成方面的局限性,设计一种基于概念词与语义异构模型的深层网模式匹配方法。通过提取概念词对概念词模型进行预处理,识别并组合成组属性,使m︰n的复杂匹配转变为1︰1的简单匹配,提高系统执行速度。在语义异构模型中引入属性实例,将挖掘语义异构的同义属性问题,转化为对属性间各特征相似值的计算、综合评测和选取问题。实验结果表明,该方法在匹配效率和准确率上较DS方法有较大改进。     

Deep Web数据集成中查询处理的研究与进展

随着Web上在线数据库的大量涌现,Deep Web数据集成成为当前信息领域的一个研究热点,而查询处理是其中的一个重要的组成部分。由于Web数据库具有规模大、自治性、异构性以及动态性等特点,使得Deep Web数据集成中的查询处理比传统的分布环境下的查询处理更具挑战性。围绕Deep Web数据集成中查询处理的三个关键研究点:模式匹配、Web数据库的选择以及查询转换,综述了近年来国际上相关的、具代表性的研究成果,分析了这些方法的优缺点,总结并展望了未来的发展方向。     

基于语义的中文Deep Web查询接口集成

现在网上信息正越来越被在线数据库深化,而传统的搜索引擎对此类信息源却没有很好的获取办法,加剧了人们想得到有用知识而搜索结果并不理想的形势.本文针对这种情况,简要论述了中文Deep Web研究工作的必要性及其发展前景,探讨了中文DeeP Web技术的关键问题,并基于中文语叉,提出了中文Deep Web中的查询接口集成方案.实验表明该方法能使得接口之间属性匹配的正确率达到98%以上.     

基于《知网》的中文Deep Web模式匹配算法研究

随着数据库在Internet中的应用日益广泛,Deep Web集成（即Web数据库集成）成为当前信息领域的研究热点,模式匹配是Deep Web查询接口集成中的一个关键问题。目前大多数这方面的研究都是基于英文的,针对这种情况,探讨了中文Deep Web查询接口的模式匹配方法,并提出了一种基于《知网》、面向中文语义的模式匹配算法,并利用属性在查询接口上的相对位置信息解决语义冲突。手工收集查询表单对算法进行验证,实验表明该方法能使得接口之间属性匹配的正确率达到90 %以上。