基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法

摘要

10.3969/j.issn.1000-436X.2012.10.005%　　针对目前deep Web数据集成在数据获取方面存在代价大和查询选择效率低等问题，提出了一种基于循环策略和动态知识的deep Web数据获取方法，该方法根据同领域数据源之间的关联关系，提出使用循环策略分多次完成数据源的数据获取，同时利用集成系统已获取的数据动态构建知识，并设计了基于集成系统动态知识的查询选择方法。与现有方法比较该方法能降低数据获取的代价，提高查询选择的准确性。实验结果表明，该方法有效地提高了deep Web数据集成的数据获取效率。