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基于语义相似度计算的Deep Web数据库查询 被引量:2

Deep Web database query based on semantic similarity calculation
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摘要 Deep Web蕴藏着海量信息,现有的搜索引擎很难挖掘到其中的内容。如何充分地获取Deep Web中有价值的信息成为一个难题。提出了基于语义相似度计算的Deep Web数据查询方法,该方法通过语义相似度计算作为中间件,计算出关键词和数据库属性词典对应列的相似度,从而将关键词的搜索范围限制在一个(或多个)相关领域,最后生成相应的SQL查询语句。试验证明,该方法能够有效地提高基于Deep Web的数据查询效率。 Deep Web contain vast amounts of information, existing search engines are difficult to search the contents due to its hidden. It seems to be a problem to be access to the valuable information in Deep Web. This paper proposes a method that use the semantic similarity calculation to search the Deep Web Data, using the semantic similarity calculation as the middleware , calcu- lating the similarity between the database column and the keywords , then limiting the search scope in one(or more) related fields , finally generating the appropriate SQL query. The examples show that the model can be efficient to improve the query efficiency based on Deep Web.
出处 《微型机与应用》 2014年第8期64-67,共4页 Microcomputer & Its Applications
基金 国家自然科学基金项目(61073163) 上海师范大学科研基金项目(SK201414)
关键词 Deep Web 领域 SQL 语义相似 属性词典 Deep Web domain SQL semantic similarity attribute dictionary
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