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基于关联挖掘和语义聚类的Deep Web复杂匹配方法 被引量:1
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作者 曹庆皇 鞠时光 杨晓琴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4613-4616,共4页
为了提高DeepW eb查询接口匹配的效率和准确率,在现有双重相关性挖掘方法(DCM)的基础上提出了一种用关联挖掘和语义聚类来匹配的方法。在关联挖掘成组属性时,引入一种基于互信息的属性相关度标准,并采用矩阵来实现以解决效率不高问题;... 为了提高DeepW eb查询接口匹配的效率和准确率,在现有双重相关性挖掘方法(DCM)的基础上提出了一种用关联挖掘和语义聚类来匹配的方法。在关联挖掘成组属性时,引入一种基于互信息的属性相关度标准,并采用矩阵来实现以解决效率不高问题;在生成同义属性时,提出利用语义网来计算语义相似度,并对属性进行聚类,以生成同义属性。通过在四个领域200多个查询接口上实验,说明改进的方法在效率和准确率方面都比DCM方法有很大提高。 展开更多
关键词 DEEPWEB 矩阵关联挖掘 语义聚类 复杂匹配 语义网
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