本文選題：Web數(shù)據(jù)庫(kù) + 特征提取�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2012年03期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的搜索引擎無(wú)法正確搜索到Deep Web中隱藏的海量信息,對(duì)Web數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi)是通向Web數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)集成和檢索的關(guān)鍵步驟。提出了一種基于權(quán)值調(diào)整技術(shù)的Deep Web數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)方法,首先從網(wǎng)頁(yè)表單中提取特征;然后對(duì)這些特征使用一種新的權(quán)重計(jì)算方法進(jìn)行估值;最后利用樸素貝葉斯分類(lèi)器對(duì)Web數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)表明,這種分類(lèi)方法經(jīng)過(guò)少量樣本訓(xùn)練后,就能達(dá)到很好的分類(lèi)效果,并且隨著訓(xùn)練樣本的增加,該分類(lèi)器的性能保持穩(wěn)定,準(zhǔn)確率、召回率都在很小的范圍內(nèi)波動(dòng)。
[Abstract]:Because the traditional search engine can not search the huge amount of information hidden in Deep Web correctly, the classification of Web database is the key step to the classification integration and retrieval of Web database.This paper presents a classification method of Deep Web database based on weight adjustment technique, which firstly extracts features from web pages, and then uses a new weight calculation method to estimate these features.Finally, the naive Bayes classifier is used to classify the Web database.Experiments show that the classification method can achieve a good classification effect after a small number of samples training, and with the increase of training samples, the performance of the classifier remains stable, the accuracy and recall rate fluctuate in a very small range.
【作者單位】： 西華師范大學(xué)計(jì)算中心;
【基金】：四川省教育廳自然科學(xué)科研基金資助項(xiàng)目(10ZC016) 西華師范大學(xué)科研項(xiàng)目(JGXM0950)
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1742414