文件名称：论文研究-频繁项集在Deep Web数据源聚类中的应用.pdf
文件大小：553KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-26 18:50:18
论文研究
在Deep Web页面的背后隐藏着海量的可以通过结构化的查询接口进行访问的数据源。将这些数据源按所属领域进行组织划分，是Deep Web数据集成中的一个关键步骤。已有的划分方法主要是基于查询接口模式和提交查询返回结果，存在查询接口特征难以完全抽取和提交数据库查询效率不高等问题。提出了一种结合网页文本信息，基于频繁项集的聚类方法，根据数据源查询接口所在页面的标题、关键词和提示文本，将数据源按照领域进行聚类，有效解决了传统方法中依赖查询接口特征以及文本模型的高维性问题。实验结果表明该方法是可行的，具有较高的效率。