文件名称:
基于属性值序列图模型的deepWeb新数据发现策略
开发工具:
文件大小: 531kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-07
详细说明：针对数据源新产生数据记录的增量爬取问题，提出了一种deep Web 新数据发现策略，该策略采用一种新的属性值序列图模型表示deep Web 数据源，将新数据发现问题转化为属性值序列图的遍历问题，该模型仅与数据相关，与现有查询关联图模型相比，具有更强的适应性和确定性，可适用于仅仅包含简单查询接口的deep Web数据源。在此模型的基础上，发现增长节点并预测其新数据发现能力；利用互信息计算节点之间的依赖关系，查询选择时尽可能地降低查询依赖带来的负面影响。该策略提高了新数据爬取的效率，实验结果表明，在相同资源约束前提下，该策略能使本地数据和远程数据保持最大化同步。
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