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Efficient Large Language Model Application Development: A Case Study of Knowledge Base, API, and Deep Web Search Integration: 《Journal of Computer and Communications》2024年第12期171-200,共30页Xiangyu Wang Yan Tan Tao Yang Meng Yuan Shaohan Wang Min Chen Feiyang Ren Zijian Zhang Yuqi Shao; This paper presents a reference methodology for process orchestration that accelerates the development of Large Language Model (LLM) applications by integrating knowledge bases, API access, and deep web retrieval. By ...; 关键词：Large Language Model Knowledge Base API Integration Web Retrieval Application Development

An Efficient Mechanism for Product Data Extraction from E-Commerce Websites: 《Computers, Materials & Continua》2020年第12期2639-2663,共25页Malik Javed Akhtar Zahur Ahmad Rashid Amin Sultan H.Almotiri Mohammed A.Al Ghamdi Hamza Aldabbas; A large amount of data is present on the web which can be used for useful purposes like a product recommendation,price comparison and demand forecasting for a particular product.Websites are designed for human underst...; 关键词：Document object model rich data region common tag sequence web data extraction deep web mining

基于本体和贝叶斯网络的Deep Web集成系统研究: 《智能计算机与应用》2018年第1期6-13,共8页朱国进黄琪琪; Deep Web指无法简单地通过搜索引擎或网络爬虫能够检索到的隐藏在后台数据库中,而往往这些内容具有丰富的信息和数据。获取Deep Web所蕴含的丰富信息的有效方法是构建Deep Web集成框架,而查询接口作为Deep Web的唯一访问接口,所以Deep ...; 关键词：DEEP Web查询接口集成系统属性提取语义本体树贝叶斯网络

Deep Web查询接口识别与模式抽取技术研究: 《中文科技期刊数据库(文摘版)自然科学》2017年第9期00016-00016,共1页欧俊廷; 针对传统人工提交查询请求访问Deep Web数据库信息方法的不足,引入查询接口集成技术,通过访问领域集成接口自动获取大量接口数据;对现阶段接口识别和模式抽取过程中面临问题、解决方法进行总结,为Deep Web数据抽取和模板构造提供可靠的...; 关键词：DEEP WEB 查询接口集成接口识别模式抽取

基于领域特征和用户查询取样的Deep Web数据源描述方法: 《图书情报工作》2017年第15期138-145,共8页袁国华寇晶晶李芳; 国家社会科学基金项目"基于开放获取学术期刊的资源深度整合与揭示研究"(项目编号:16BTQ025)研究成果之一; [目的/意义]数据源描述(又称数据源摘要)是Deep Web集成检索领域存在的关键问题之一,数据源描述的质量直接影响着集成检索系统的检索效率和效果。本文提出一种基于领域特征和用户查询取样的数据源描述方法,以期为非合作环境下资源集成...; 关键词：深层网络数据源描述查询取样推理网络

基于模板的Deep Web实体识别信息抽取方法研究: 《辽宁大学学报（自然科学版）》2017年第2期97-104,共8页王嵘冰党小婉徐红艳冯勇; 辽宁省博士科研启动基金(201601099);辽宁省社科规划项目(L14DGL049);2016年省级本科教改立项一般项目;辽宁省档案科技项目(L-2016-8-7); Web技术的发展导致Web数据激增,其中Deep Web数据占主要部分.实体识别是开展模式识别、数据集成等Deep Web关键技术研究的首要前提.为提高实体识别的效率和准确性,提出了基于模板的Deep Web实体识别信息抽取方法.该方法拥有三个不同的...; 关键词：DEEP WEB 实体识别模板语义分析 DOM树

Deep Web接口的自动识别技术研究: 《计算机工程与应用》2017年第7期109-114,共6页杨永红高磊余航徐欣辰; 获取Deep Web中信息的主要途径是通过在其提供的查询接口上提交查询来实现的,目前大部分的研究以表单内的
标签获得表单内容结构,判断是不是一个Deep Web查询接口。提出了接口块的概念,设计了一种基于页面信息和视觉信息的...; 关键词：DeepWeb接口文档对象化模型树接口块多类分类

面向Deep Web本地化数据集成的数据源两层选择模型被引量：3: 《计算机工程》2017年第3期32-39,共8页鲜学丰崔志明方立刚顾才东孙逊; 国家自然科学基金(61440053;61472268;41201338);苏州市科技计划研究项目(SYG201342;SYG201343;SS201344); 针对基于数据源质量选择方法的数据源在数据爬取时存在代价大、重复率高的问题,提出一种结合两层选择模型的Deep Web数据源选择和集成方法。该方法根据数据源本身质量和数据源的效用构建数据源的两层选择模型。给出基于该模型的递归增...; 关键词：深层网页数据集成数据源选择数据源质量效用模型递归增量策略

Robots Exclusion and Guidance Protocol: 《Tsinghua Science and Technology》2016年第6期643-659,共17页Dajie Ge Zhijun Ding; partially supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61672381 and90818023); With the rapid development of the Internet, general-purpose web crawlers have increasingly become unable to meet people＇s individual needs as they are no longer efficient enough to fetch deep web pages. The presence ...; 关键词：deep web AJAX CRAWLER PROTOCOL

一种基于领域本体的Deep Web实体信息提取的后处理方法: 《安徽工程大学学报》2016年第5期88-94,共7页余伟陶皖; 安徽省教育厅基金资助项目(2013B020); 目前大多数的Deep Web信息抽取方法依赖Web页面结构,忽略了页面中包含的语义信息及关系,导致抽取结果不理想.针对此问题,提出一种基于领域本体的Deep Web实体信息后处理方法.首先,根据DOM树节点相似性原理和VSM（Vector Space Model）...; 关键词：DEEP Web 信息抽取实体区域定位领域本体后处理

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