基于规则集的Deep Web信息检索

摘要：

提出一种基于规则集的新型Deep Web信息检索模型.该模型包含4个层次,主要处理环节如任务分派、信息提取、数据清洗等引入了Deep Web特有的结构规则、逻辑规则和应用规则协助工作.把该模型应用于科技文献检索、电子机票定购和工作简历搜索3个领域,实验结果证明该模型灵活、可信,有效信息查全率达到96%以上.

关键词：信息检索、深层网络、规则集、数据提取

所属期刊栏目：34

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市自然科学基金资助项目05YFJMJC01500

在线出版日期：2008-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：51-53