基于Web日志粒度化的深网数据库分类  

Classification of Deep Web Databases Based on Granular Web Log

作　　者：沈炜[1] 蒙祖强[1] 

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004

出　　处：《微计算机信息》2010年第15期161-162,181,共3页Control & Automation

基　　金：广西研究生创新计划项目(2008105930812M079)

摘　　要：Interuet上有大量的页面是由后台数据库动态产生的,传统的搜索引擎搜索不出这部分页面,我们称之为深网,其中大部分深网信息是结构化的。将这些结构化的深网数据库按所属领域进行分类是获得深网信息的一个关键问题。本文针对已有深网数据库分类方法实现成本高昂、效率低下的问题,提出了一种基于Web日志粒度化的深网数据库分类算法,并通过实验检验了方法的分类效果。Web search engines work bad for finding datasets hidden behind Web search forms.On this deep Web,many sources are structured.Classifying such structured sources into a domain hierarchy is one of the Key issues to get Deep Web information.we propose a classification of Deep Web sources based on granular web log,and tested the effect of the classification through experiment.

关 键 词：粒度计算 深网 数据库分类 WEB日志 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]