版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,Web包含了越來越多的豐富信息,從而使Web成為了一個巨大的、分布廣泛的、全球化的在線信息源。尤其是近些年來,各式各樣的大型數(shù)據(jù)庫逐漸建立起來,以應(yīng)對各種個人或商業(yè)需求,Web已經(jīng)逐漸成為人們生活中必不可少的一部分。Web上的數(shù)據(jù)雜亂無章,信息種類復(fù)雜多樣,如果按照數(shù)據(jù)被訪問的途徑,可將整個Web分為SurfaceWeb(淺層網(wǎng)絡(luò))和DeepWeb(深層網(wǎng)絡(luò))。其中,SurfaceWeb是指Web中通過超鏈接
2、可以被傳統(tǒng)搜索引擎索引到的靜態(tài)頁面的集合;而DeepWeb是指Web中可訪問的在線數(shù)據(jù)庫,其內(nèi)容不能被傳統(tǒng)的搜索引擎索引,而是隱藏在查詢接口后面。通過研究表明,DeepWeb有數(shù)據(jù)量大、領(lǐng)域覆蓋全面、主題性強(qiáng)、信息結(jié)構(gòu)化程度高等特點。為了充分利用這些寶貴的資源,用于進(jìn)一步的分析和挖掘,我們迫切的需要對DeepWeb進(jìn)行數(shù)據(jù)集成。
在各個領(lǐng)域,DeepWeb信息量呈爆炸式增長著,數(shù)據(jù)源的種類和信息的類型也越來越多樣化。然而,
3、這些信息是并不總是可信的,而且不同的數(shù)據(jù)源往往提供提供異構(gòu)的、沖突的數(shù)據(jù),如何從這些海量的信息中獲得人們所真正需要的、正確的信息,成為信息集成所面臨的一大挑戰(zhàn)。因此,我們需要通過數(shù)據(jù)融合來去偽存真,獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù),為分析決策提供支持。
數(shù)據(jù)融合技術(shù)已經(jīng)獲得了越來越多的關(guān)注,許多研究工作者也在這一領(lǐng)域做出了很多的貢獻(xiàn)。目前,數(shù)據(jù)融合工作仍然存在以下問題有待解決:(1)DeepWeb上的數(shù)據(jù)源質(zhì)量參差不齊,其提供的值的質(zhì)量也
4、差別很大,質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)源所提供的值的置信度往往更高。所以我們需要在數(shù)據(jù)融合之前首先對各個數(shù)據(jù)源進(jìn)行質(zhì)量評估,并將評估結(jié)果運用到真值發(fā)現(xiàn)的過程中去(2)目前還沒有一個較為完善、標(biāo)準(zhǔn)的方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,所以需要綜合考慮數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確度、數(shù)據(jù)源之間的依賴、值之間的牽連度等若干因素,來解決數(shù)據(jù)沖突,發(fā)現(xiàn)真值。
本文以面向DeepWeb的數(shù)據(jù)集成為目標(biāo),在DeepWeb數(shù)據(jù)源質(zhì)量評估和真值發(fā)現(xiàn)方法等方面做了很多的研究和探索,主要工
5、作和貢獻(xiàn)概括如下:
1.本文提出了一種DeepWeb數(shù)據(jù)源質(zhì)量評估模型。DeepWeb上各個數(shù)據(jù)源有很大的差異性,不同質(zhì)量的數(shù)據(jù)源往往提供不同質(zhì)量的數(shù)據(jù)。但是,目前大部分?jǐn)?shù)據(jù)融合的研究并不專門對數(shù)據(jù)源進(jìn)行質(zhì)量評估,而是在計算之初給各個數(shù)據(jù)源質(zhì)量賦相同的初值,并通過迭代算法不停的改進(jìn)和完善數(shù)據(jù)源的質(zhì)量。為了更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,我們提出了一種在數(shù)據(jù)融合之前進(jìn)行DeepWeb數(shù)據(jù)源質(zhì)量評估的方法,該方法將針對數(shù)據(jù)融合的特點,選取
6、數(shù)據(jù)質(zhì)量、接口頁面質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量三個維度的多個因素作為評估標(biāo)準(zhǔn),分別對各個質(zhì)量評估因素進(jìn)行量化,最后對各個數(shù)據(jù)源的質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一評分,得到各個數(shù)據(jù)源的質(zhì)量評估結(jié)果,并將評估結(jié)果運用到之后的數(shù)據(jù)融合中去。實驗證明,我們的模型能夠?qū)?shù)據(jù)源質(zhì)量進(jìn)行較為準(zhǔn)確的評估,并且如果將得到的評估結(jié)果運用到數(shù)據(jù)融合過程中,可以對數(shù)據(jù)融合有明顯的改進(jìn)作用。
2.本文提出了一種面向DeepWeb數(shù)據(jù)集成的真值發(fā)現(xiàn)方法。在各個領(lǐng)域,DeepWeb上的
7、數(shù)據(jù)量激增,同時也存在著大量的沖突數(shù)據(jù),所以如何從這些大量沖突數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人們所需要的、正確的值變得至關(guān)重要。我們結(jié)合自己的研究背景(面向市場情報的數(shù)據(jù)集成),提出了一種面向DeepWeb數(shù)據(jù)集成的數(shù)據(jù)融合計算模型。該模型綜合考慮了數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確度、數(shù)據(jù)源之間的依賴度、不同值之間的牽連度等因素,從沖突數(shù)據(jù)中找到真值。由于這幾個因素之間是相互作用的,所以我們迭代的計算這幾個因素,不停的改進(jìn)這些因素的值,直到結(jié)果收斂。同時我們也將數(shù)據(jù)源質(zhì)量評估
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 面向Deep Web數(shù)據(jù)集成的數(shù)據(jù)抽取研究.pdf
- 面向Web數(shù)據(jù)集成的數(shù)據(jù)融合問題研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)集成關(guān)鍵問題研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)標(biāo)注研究.pdf
- 用于Deep Web數(shù)據(jù)集成的數(shù)據(jù)抽取技術(shù).pdf
- 面向依賴型數(shù)據(jù)源的Deep Web數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究.pdf
- 吃玩網(wǎng)中Deep Web數(shù)據(jù)集成研究.pdf
- Deep Web 數(shù)據(jù)集成中模式匹配研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)獲取問題研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)庫集成技術(shù)的研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)抽取及集成技術(shù)研究.pdf
- 文獻(xiàn)異構(gòu)檢索中Deep Web數(shù)據(jù)集成研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)抽取與語義標(biāo)注研究.pdf
- 面向特定領(lǐng)域的Deep Web數(shù)據(jù)自動抽取.pdf
- 面向大數(shù)據(jù)的deep web數(shù)據(jù)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究
- Deep Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用研究.pdf
- 面向特定領(lǐng)域的Deep Web數(shù)據(jù)獲取技術(shù)研究.pdf
- 面向領(lǐng)域的Web數(shù)據(jù)集成中數(shù)據(jù)抽取的研究.pdf
- Deep Web數(shù)據(jù)獲取方法研究.pdf
- 面向deep web的數(shù)據(jù)抽取與結(jié)果聚合技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論