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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。
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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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职称材料
题名
基于关联挖掘和语义聚类的Deep Web复杂匹配方法
被引量:
1
1
作者
曹庆皇
鞠时光
杨晓琴
机构
江苏大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第12期4613-4616,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773049)
文摘
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。
关键词
DEEPWEB
矩阵关联挖掘
语义聚类
复杂匹配
语义网
Keywords
Deep Web
correlation mining based on matrix
semantic clustering
complex matching
semantic net
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关联挖掘和语义聚类的Deep Web复杂匹配方法
曹庆皇
鞠时光
杨晓琴
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
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引证文献
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