非合作结构化深网数据源摘要的动态更新  

Dynamic Update of Summary of Non-cooperative Structured Deep Web

作　　者：邓松[1,2,3] 万常选[2,3] 吁亮 刘德喜[2,3] 雷刚[2,3] 王映龙[1] 

机构地区：[1]江西农业大学软件学院,江西南昌330045 [2]江西财经大学信息管理学院,江西南昌330013 [3]江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室,江西南昌330013 [4]江西省高速公路联网管理中心,江西南昌330003

出　　处：《微电子学与计算机》2014年第4期36-39,43,共5页Microelectronics & Computer

基　　金：国家自然科学基金项目(61173146);江西省教育厅科技研究项目(GJJ13249;GJJ11729);江西省研究生创新专项资金项目(YC2012-B021);江西省自然科学基金(20132BAB201045)

摘　　要：利用同领域数据源主题更新的关联特点,提出了一种非合作结构化深网数据源摘要的动态更新方法,在保证数据源选择效果的前提下,较大幅度地提高了数据源摘要更新的效率(即减少了数据源摘要更新的工作量).实验结果表明,该方法可以减少87.7%以上的摘要更新工作量,同时具有较好的召回率及准确率.We propose a dynamic update method of summary for non-cooperative structured deep web selection with the associated update characteristics of data sources in a field. Our method significantly improves the efficiency of the summary update under the premise of ensuring the effect of the data source selecting. The experiment results show that our dynamic update method of summary reduce the calculation work by 87.7% and has a good recall ratio and precision.

关 键 词：动态 非合作 结构化深网 数据源选择 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]