基于神經網絡的Deep Web數據合并技術的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著World Wide Web(WWW)的飛速發(fā)展，整個互連網上的有用信息量也在急劇增長。為了能夠有效的利用這些信息，需要將來自于不同網站上的數據識別出來，并將這些有用的信息合并到一個統(tǒng)一的模式下。但Web數據庫的異質性和自主性使得這項工作很具有挑戰(zhàn)性。 本文在分析國內外已有的Web數據合并方法的基礎上，根據神經網絡具有自組織、自學習以及自適應的特點，提出一種基于神經網絡的Deep Web數據合并技術。主要研究的工作包括：

2、 (1)對Deep Web數據合并技術的國內外研究現狀進行調查，對現有的經典的Web數據合并技術進行研究。 (2)針對已有的Web數據合并技術的缺陷，本文提出一種基于神經網絡的方法，該方法從數據表的特征和屬性特征方面考慮來實現Web數據合并，為解決Web數據合并問題提供一種有效的途徑。 (3)以神經網絡為基礎的Deep Web數據合并方法的前提是先將Web上獲得的數據進行數據轉換，所以本文還研究了Web的數據轉換技術

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