基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法

摘要：

针对目前deep Web数据集成在数据获取方面存在代价大和查询选择效率低等问题,提出了一种基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法,该方法根据同领域数据源之间的关联关系,提出使用循环策略分多次完成数据源的数据获取,同时利用集成系统已获取的数据动态构建知识,并设计了基于集成系统动态知识的查询选择方法.与现有方法比较该方法能降低数据获取的代价,提高查询选择的准确性.实验结果表明,该方法有效地提高了deep Web数据集成的数据获取效率.

关键词：deep Web、数据集成、数据获取、动态知识、查询选择

分类号：TP392(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：35-43