Deep Web數據源選擇和集成方法
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標簽：數據源(9614)
針對基于數據源質量選擇方法的數據源在數據爬取時存在代價大、重復率高的問題，提出一種結合兩層選擇模型的Deep Web數據源選擇和集成方法。該方法根據數據源本身質量和數據源的效用構建數據源的兩層選擇模型。給出基于該模型的遞歸增量數據源選擇和集成策略，采用基于數據源質量的選擇器過濾大量低質量DeepWeb數據源，僅選擇若干個高質量的數據源作為第2層選擇器的輸入。從候選數據源集合中遞歸地選擇，使集成系統在獲得盡可能多的高質量數據的同時，避免出現較高覆蓋率的K個數據源，作為集成系統最終需要爬取和集成的數據源。實驗結果表明，該方法結合兩類選擇器的優點，縮減了候選數據源的空間并保證集成數據的質量，同時避免了系統處理大量重復數據，有效降低Deep Web數據爬取與集成的代價。
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