基于抽样的Deep Web模式匹配框架

摘要：

针对DCM（Dual Correlation Mining）框架匹配特殊模式集时查准率低下的缺陷，借鉴机器学习领域中的bagging方法，提出一种基于抽样的Deep Web模式匹配框架。该框架随机在模式集中抽取多个子模式集，分别对子模式集进行复杂匹配，集成各个子模式集的匹配结果，在整体上提高匹配的查准率。分析与实验证明该框架在处理特殊模式集时，平均能提高查准率41.2%。

关键词：Deep Web、模式匹配、相关性挖掘、抽样

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金No.090412051。

在线出版日期：2015-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：117-123