Web Database Query Interface Annotation Based on User Collaboration

A vision based query interface annotation meth od is used to relate attributes and form elements in form based web query interfaces, this method can reach accuracy of 82%. And a user participation method is used to tune the result; user can answer ＂yes＂ or ＂no＂ for existing annotations, or manually annotate form elements. Mass feedback is added to the annotation algorithm to produce more accurate result. By this approach, query interface annotation can reach a perfect accuracy.     

从OWL本体到关系数据库模式的转换

给出了OWL本体和关系数据库模式的形式定义;在分析了OWL本体和关系数据库模式之间概念对应的基础上,定义了从OWL本体到关系数据库模式的转换规则.基于J2SE平台的算法实现和典型实例表明,从OWL本体到关系数据库模式的转换是可行的.     

关系数据库模式信息的提取

鉴于关系数据库是当前Web的主要信息源,关系数据库模式信息的提取是实现当前Web向语义Web迁移的基础技术之一,介绍关系数据库模式信息提取原型工具RDBSExtractor,分析与总结关系数据库的模式信息,给出基于JDBC API的RDBSExtractor设计思想和实现技术,案例研究表明。基于JDBC API的模式提取方法是可行的,RDBSExtractor是有效的。     

基于条件随机域的Web信息抽取

为了获取隐藏在Internet中的信息,基于条件随机域模型(CRF),提出了一种Web信息抽取的方法。该方法对网页样本中的每一行加注标签,确定文本特征,建立条件随机域模型,采用拟牛顿迭代方法对样本进行训练,参照学习得到的条件概率分布模型,实现网页搜索结果的抽取。与HMM模型相比,CRF模型支持网页文本的语言特征,抽取准确率高。实验结果表明,使用CRF模型的抽取准确率达到90%以上,高于使用HMM模型的抽取准确率。     

基于XML和ASP的Web信息集成方法研究

文章介绍了基于XML和ASP的Web信息集成技术,并就Web信息集成的几个重要问题进行了阐述。随着Web搜索引擎和数据挖掘的迅速发展,该技术将会得到更大的发展。     

基于模型匹配的Deep Web数据库分类

提出一种基于模型匹配的深网（Deep Web）在线专业数据库查询接口特征抽取方法, 该方法通过分析网页结构中特征词的深度自动抽取查询接口特征向量, 同时考虑频度和集中度两种因素定义特征词向量空间中的权值, 并在传统向量模型的基础上加入特征词个数作为一个新的分量, 构建一个数据库查询接口, 使用模型匹配的分类方法对其进行分类. 实验验证了该方法的有效性.     

互联网信息表与 RDF 数据的集成

网络上存在很多包含实体属性的表格,可以用来扩充RDF知识库,这涉及到实体表与RDF知识库之间的模式映射问题。已有的模式匹配方法仍然不足以用来解决一个实体表与RDF知识库之间的模式匹配问题。为了准确高效的获得Web实体表与RDF知识库的匹配模式,本文提出了一种基于实例的模式匹配的方法,在匹配数据基础上得到统计意义上的Web实体表与RDF知识库之间的匹配模式。依此构建的系统,能根据知识库包含的信息,主动寻找与知识库相关的Web实体表,并利用找到的Web实体表扩充RDF知识库。     

一种从关系数据库学习OWL本体的方法

提出了一种从关系数据库学习OWL本体的方法.该方法在形式化表示关系数据库模式和OWL本体的基础上,遵循从关系数据库模式到OWL本体的一组通用映射规则.基于Java 2平台的原型工具实现和案例研究证明了该方法的有效性.     

Deep Web数据库集成技术的研究

针对基于查询接口集成的web集成技术复杂且面向领域这一现象,提出了一种非实时查询Deep Web数据库集成技术.该技术通过在被检索网站安装客户端数据源应用程序,获取所有被检索网站的Deep Web数据源连接信息、Deep Web异构数据库表结构信息以及Deep Web异构数据库表数据.其中表结构和表数据经集成系统解析后以统一的格式集成到本地数据库.实验结果表明,该集成技术可集成所有领域的Deep Web异构数据库,没有领域限制.由于是本地查询查询速度也较快,具有一定的可行性.     

基于简单查询接口的Web数据库模式识别

Web数据库(WDB)提供了不同形式的数据查询接口,基于关键字的简单查询接口(SQI)是其中一种被广泛应用的查询接口,而现有研究主要讨论通过复杂查询接口对WDB作探测查询和模式识别。为此该文提出了一种基于SQI的WDB探测查询和模式识别方法。根据SQI的查询特性提出了基于SQI的满条件查询定义及其生成策略,用以识别接口模式;在结果模式识别中,通过对结果页面中的非查询关键词作扩展识别,提高了结果模式识别的属性召回率。在图书、电影和手机3个领域共35个WDB上的实验证明了该方法可以准确高效地识别数据库模式。     

基于内容信任的Web信息可信度验证方法研究

Web已经成为人们获取信息的重要来源,但Web上的信息并不都是真实可信的. 因此,如何帮助用户快速判断Web上大量信息的可信性成为一个亟待解决的问题. 文中提出一种基于内容信任的方法用以验证Web信息的可信程度. 采用条件随机场模型进行Web信息的主题提取,利用提取的主题在Web上搜集候选证据,并利用时效性、主题相关度等特征验证候选证据的可靠性,最后进行可信度计算. 实验结果表明提出的方法对评价Web信息的内容可信度是有效可行的.      

A deep Web data integration system for job search

0 IntroductionMore and more databases are becoming Web accessiblethrough form-based search interfaces . We call thiskind of Web data“Deep Web”,the online databases“Web da-tabase”,and the form-based search interfaces“query inter-face”. The survey[1]in April 2004 was esti mated to 450 000online databases .As current crawlers ,suchas Google,cannoteffectively query databases , for such data are invisible tosearch engines ,andthus remainlargely hiddenfromusers .Itis of great i mportance t…     

基于xml的DeepWeb信息自动抽取技术的研究

随着近年来Internet的飞速发展,Deepweb已成为网络信息资源的重要组成部分,用户通过查询接口在线访问其后端的Web数据库来动态的获取其中蕴含的海量信息。由于DeepWeb资源分布在各个De印web站点,具有异构、动态、数据量大等特点,使用起来较为不便,因此,面向Deep Web的数据集成系统便应运而生。本文对Deepweb数据集成系统中的数据抽取技术进行了研究,提出了基于xml的Deepweb数据自动抽取方法,并作了详细的技术分析与研究,它能够快速有效地抽取出DeepWeb资源,具有抽取准确度高,抽取粒度细等特点。     

基于语义网技术的生物学数据集成研究

目前生物学研究十分依赖生物数据的有效性和可靠性。为了构建新的生物知识,来自不同数据源的生物数据必须集成。本文首先介绍了主要的语义网技术及其在生物学数据集成中的应用。接着分析了由于生物学数据的特殊性,语义网技术在生物学数据集成中也面临了一些挑战。最后指出了语义网技术在生物学数据集成方面研究的方向。     

Web Service技术在中国数字科技馆的应用

根据国家科技基础条件平台项目——中国数字科技馆的需求,分析了中国数字科技馆完成统一资源集成、统一资源服务要求的难点,结合Web Service本身的技术框架,研究了其在中国数字科技馆的应用场景和方法,分析了Web Service技术在解决统一身份认证、资源检索和应用资源调度等的方法和流程。     

Web挖掘在Web交易中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题.随着互联网的高速发展,Web挖掘由于其独特的优点,在Web交易中扮演了越来越重要的角色.运用Web挖掘对Web交易服务器的日志文件和客户交易信息进行挖掘,有助于企业了解客户的访问行为,挖掘潜在客户群和开展有针对性的服务.对Web挖掘技术进行综述,并介绍了该技术在Web交易中的几个应用.     

一种高效的用户查询模式匹配算法

针对常规模式匹配方法在大规模模式匹配中效率不高无法满足在线应用的问题,提出了一种高效率用户查询模式匹配方法.该方法在常规模式匹配方法中引入查询模式语义环境,使用搜索技术和聚类技术裁减模式匹配的搜索空间,在保证正确率的前提下,能显著提高匹配效率,满足用户在线响应时间要求.实验证明了这种方法的有效性.     

A Compositive Information Collection Platform System Based on Web Service

WeTbh ese grvoiacle oisf atnhise mteercghinnoglotgeych inso ltoog yacihnireevcee nutn iyveearrssa l.seamless communication and sharing data between differentapplications without considering platform. Based on XML,Web service introduced a novel schema to describe,registerand search service, which resolves the problemof informationisland[1 ,2]andrealizes data sharing.Onthe other hand,intheprocess of business information, due to the i mpact of stag-gered,technical and some other artist factors …     

实时Web数据库中间件的研究

通过对Web数据库中间件结构的研究,提出了一种在.Net平台下的基于Web Service和Ajax技术的实时Web数据库中间件.通过性能测试可知,用此方法开发出的Web数据库应用程序相对于以往的Web数据库应用程序具有更好的实时性、安全性和稳定性.