deep web查询接口匹配技术研究

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1、江苏大学硕士学位论文DeepWeb查询接口匹配技术研究姓名：曹庆皇申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：鞠时光20091216江苏大学硕士学位论文摘要Internet技术的飞速发展使得web数据库得到了广泛应用，这些数据库隐藏在查询接口之后，用户只能通过本地查询接口提交请求才能获得其中信息。这些信息无法被搜索引擎通过超链接检索到，称为DeepWeb信息。由于DeepW曲海量的信息，构建一个DeepW曲信息集成系统显得尤为重要。在DeepWeb信息集成系统中，将Web数据库按领域分类，为每个领域建立一个统一查询接口。

2、通过对统一查询接口提交查询，就可以同时向多个本地查询接口发送请求。将统一查询接口的请求映射到各个本地查询接口，需要解决查询接口匹配问题。查询接口匹配是DeepW曲信息集成系统的基础。针对现有方法不能有效处理查询接口复杂匹配问题，本文提出一种新的匹配方法，利用正相关关联挖掘发现潜在的成组属性组，并将成组属性作为单个属性，对具有相同语义的属性进行语义聚类，达到匹配目的。最后实现一个面向图书检索领域的DeepWeb信息集成系统。主要研究工作包括：(1)提出一种利用关联挖掘思想生成成组属性的方法。针对属性相关度计算不精确问题，设计了

3、一种基于互信息的属性相关度度量标准，该标准能够体现成组属性的特点，并能解决属性稀疏性问题和高频率属性问题。另外，为了提高算法效率，提出“属性矩阵"概念，所有的计算都在仅含有0和1的矩阵上进行，复杂的概率计算转为简江苏大学硕士学位论文单的与运算，有效提高效率。．(2)提出一种采用语义聚类思想生成同义属性的方法。借助语义网计算属性间的语义相似度，同时为了弥补部分属性语义信息不足问题，在计算属性相似度时，加入数据域相似度。通过语义相似度和数据域相似度的加权计算，提高属性相似度计算的精度。(3)设计并实现一个面向图书检索领域的Dee

4、pW曲信息集成系统，并将匹配技术在系统中的应用作了分析。另外所有领域相关的信息都存放在配置文件中，通过改变配置文件能够快速搭建一个面向新领域的信息集成系统。关键词：复杂匹配，DeepW曲，关联挖掘，聚类，语义网，互信息玎江苏大学硕士学位论文ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofIntemettechnology,webdatabaseshavebeenusedwidely．Thesedatabasesarehiddeninthelocalqueryinterfaces．Usermustusethe

5、localqueryinterfacetosubmitrequesttogetinformation．DeepWebmeanstheinformationindatabasewhichcan’tbeindexedbytheSearchEngineer．Recently,DeepWebDataIntegrationSystemhasbeenpaidmoreandmoreattentionbecauseofitshugecapabilityofinformation，highdataqualityandwellformatted

6、structure．DeepWebDataIntegrationSystemdividesthewebdatabasesbydomain，andestablishesauniquequeryinterfaceforeverydomain．Usercansubmitrequestthroughtheuniquequeryinterfacetosendrequesttoeverylocalqueryinterfaceatthesametime．Thereexistsaqueryinterfacematchingproblemwh

7、ilemappingrequestbetweentheuniquequeryinterfaceandlocalqueryinterface．Queryinterfacematchingisprerequisitetodataintegration．Thispaperfirstfocusesontechnologyofqueryinterfacematching，andproposedanewmatchingmethodwhichusesassociationminingminespositivelycorrelatedatt

8、ributestoformpotentialgroupattributes，andfindssynonymattributesbyclusteringonthebaseofexistedmethods，thenimplementsaDeepWebDataIntegrationSystemi