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一种基于图模型的Web数据库采样方法 被引量:29
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作者 刘伟 孟小峰 凌妍妍 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期179-193,共15页
Web数据库中,海量的信息隐藏在具有特定查询能力的查询接口后面,使人无法了解一个Web数据库内容的特征,比如主题的分布、更新的频率等,这就为DeepWeb数据集成带来了巨大的挑战.为了解决这个问题,提出了一种基于图模型的Web数据库采样方... Web数据库中,海量的信息隐藏在具有特定查询能力的查询接口后面,使人无法了解一个Web数据库内容的特征,比如主题的分布、更新的频率等,这就为DeepWeb数据集成带来了巨大的挑战.为了解决这个问题,提出了一种基于图模型的Web数据库采样方法,可以通过查询接口从Web数据库中以增量的方式获取近似随机的样本,即每次查询获取一定数量的样本记录,并且利用已经保存在本地的样本记录生成下一次的查询.该方法的一个重要特点是不受查询接口中属性表现形式的局限,因此是一种一般的Web数据库采样方法.在本地的模拟实验和真实Web数据库上的大量实验表明,该方法可以在较小代价下获得高质量的样本. 展开更多
关键词 DEEP WEB WEB数据库 数据库采样
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