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基于本体的Deep Web数据源的分类研究
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毕业论文范文题目:
基于本体的Deep Web数据源的分类研究
,论文范文关键词:
基于本体的Deep Web数据源的分类研究
基于本体的Deep Web数据源的分类研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:互联网按“深度”可能分为DeepWeb跟SurfaceWeb。跟着互联网的飞速发展,大量信息在咱们的日常工作跟生活中始终产生跟积聚。为了利用这些资源,尤其是DeepWeb资源,学界引入了DeepWeb数据集成问题的研究。而DeepWeb数据源的分(略..)类作为DeepWeb数据集成中的重要环节,须要更多关注跟研究。本文针对DeepWeb数据源分类所波及到的相干技巧进行了研究,将本体利用到Web数据源的分类中,提出了相干的算法跟模型。重要研究工作包含:(1)DeepWeb查问接口模式信息抽取技巧研究。本(此处忽略..)文基于页面—表单模型,提出对页面进行内容文本特点跟超链接的提取,同时对表单特点提取进行了标准。之掉队行预处理。(2)本体构建方法研究。本文给出了本体模型,结合知网跟WordNet来构建了多少个范畴的本体,同时提出了新的权重打算方法。(3)基于本体的DeepW(文章此处忽略..)eb数据源分类方法。提出了在基于查问接口特点分类的同时,将本体引入DeepWeb数据源分类的方法。并改进了分层表单辨认架构(HIFI)跟权重打算方法,构成了基于本体的DeepWeb数据源分类算法。在实验平台Weka上分辨用C4.5、贝叶斯分类方法、KNN(文章此处忽略..)方法、支撑向量机四种方法进行对比实验,实验表明,基于范畴本体的DeepWeb数据源分类比已有的单纯利用查问接口特点进行分类的分类后果更好,同时改进的权重打算方法以及改进的HIFI构架对分类正确性的进步存在较好的后果。
以上为本篇毕业论文范文
基于本体的Deep Web数据源的分类研究
的介绍部分。
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