基于抽样的deep+web模式匹配研究

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1、基于抽样的DeepWeb模式匹配研究ResearchofDeepWebSchemaMatchingBasedonSampling作者姓名袁淼学位类型学历硕士学科专业计算机系统结构研究方向计算机网络与通信导师及职称侯整风教授2013年9月基于抽样的DeepWeb模式匹配研究摘要随着电子商务的蓬勃发展，Web数据库数量激增，使得DeepWeb成为新的研究热点。网络中DeepWeb模式数量众多，传统的模式匹配方法通常在两个模式间进行，难以胜任DeepWeb模式匹配工作。多源模式匹配方法能够同时匹配多个模式，发掘所有属性间的匹配关系，对DeepWeb资源的高效利用具有重要意

2、义。本文介绍了DeepWeb的背景和研究现状，探讨了DeepWeb数据集成、模式匹配及其特点，重点研究了两种经典的多源DeepWeb模式匹配框架。DCM框架是一种针对DeepWeb模式特性的匹配技术，能同时完成多个模式间的复杂匹配工作；但DCM框架在处理异常模式集时，查准率低下。针对DCM的缺陷，本文采用抽样的方法消除异常模式的影响，提出基于抽样的模式匹配框架。基于所提出的模式匹配框架，设计了一种DeepWeb模式匹配算法（SMBS），该算法挖掘出更加完整的模式信息，构建统一查询接口模式（GIS）的生成模型，与传统DeepWeb模式匹配算法直接构建GIS不同，SMB

3、S算法构建的模型能根据需求生成GIS，提高系统的普适性。以BAMM数据集作为实验数据，分别在正常模式集和异常模式集情况下，对SMBS进行测试，并与DCM、MGS进行比较，测试结果表明SMBS匹配查准率高于DCM。关键词：DeepWeb，模式匹配，相关性挖掘，抽样ResearchofDeepWebSchemaMatchingBasedonSamplingAbstractWiththeboomofe-commerceandthesharpriseinthenumberofWebdata-bases,DeepWebhasbecomeanewresearchhotspot.

4、BecauseofthelargenumberofDeepWebschemas,traditionalschemamatchingmethodshavebeenincapableforthematchingwork.Multi-sourcematchingmethodswhichcanmatchschemasinsametimehavefar-reachingsignificanceinefficientusingofDeepWeb.ThisdissertationintroducesthebackgroundandthecurrentsituationofDeep

5、Web,anddescribestheDeepWebdataintegration,schemamatchingandthefea-turesofDeepWebschemamatching.TwoclassicschemamatchingframeworkforDeepWebareanalyzed.DCM(dualcorrelationmining)frameworkisaschemamatchingframeworkfittingforthecharacteristicsofDeepWebschemas,whichcangetthecomplexitymatchs

6、betweenmultipleschemasinsametime.HowevertheDCMframeworkwouldhavealowprecisionwhensomespecialschemaswereintheset.Toraisetheprecision,thisdissertationproposedanewschemamatchingframeworkwhicheliminatestheimpactofspecialschemasbysampling.Basedontheproposedmatchingframework,aschemamatchinga

7、lgo-rithm(SMBS)wasdesigned.SMBSdigsoutmorematchinginformation,andbuildsaunifiedqueryinterfaceschema(GIS)generationmodel.SincetraditionalschemamatchingalgorithmsbuildGISdirectly,SMBScangeneratGISondemandbythegenerationmodel,whichimprovesthesystem'suniversality.WithBAMMdatasetastheexpe