本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)鍵詞的深度萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)庫查詢　出處：《計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程》2013年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：深度萬維網(wǎng)蘊(yùn)藏著海量的信息,現(xiàn)有的搜索引擎很難搜索到其中的內(nèi)容。如何充分地獲取深度萬維網(wǎng)中的有價(jià)值的信息成為一個(gè)難題。論文提出了基于關(guān)鍵詞的深度萬維網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫的查詢方法,該方法采用樸素貝葉斯算法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行分類,并采用日志挖掘?qū)Σ蓸拥臄?shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)計(jì),最終生成查詢的SQL語句。該方法不僅解決了深度萬維網(wǎng)多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫查詢,而且能夠與現(xiàn)有的搜索引擎進(jìn)行整合,幫助用戶快速有效的查詢。
[Abstract]:The deep World wide Web contains vast amounts of information. It is very difficult for the existing search engines to search for the content. How to obtain the valuable information in the deep World wide Web is a difficult problem. This paper proposes a query method of the database based on the keyword depth World wide Web. . In this method, naive Bayes algorithm is used to classify keywords, and log mining is used to statistics the sampled database. The method not only solves the deep Web multi-domain database query, but also integrates with the existing search engine, and helps users to query quickly and effectively.
【作者單位】： 上海師范大學(xué)信息與機(jī)電學(xué)院;
【基金】：上海師范大學(xué)科研基金(編號(hào):SK201041)資助
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 1引言在當(dāng)今信息的時(shí)代,萬維網(wǎng)成了主要的資源。然而隱藏在其后的深度萬維網(wǎng)卻沒有被很好地開發(fā)和利用,因?yàn)閭鹘y(tǒng)的搜索引擎搜索不到其中豐富的內(nèi)容。對(duì)深度萬維網(wǎng)中的數(shù)據(jù)庫的獲取,只能通過查詢接口,所要搜索的內(nèi)容只有被用戶查詢時(shí)才會(huì)由Web服務(wù)器動(dòng)態(tài)的生成頁面,最終把結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1410384