本文關(guān)鍵詞：基于Web的實(shí)例擴(kuò)展與屬性值擴(kuò)充方法

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【摘要】：實(shí)例擴(kuò)展與屬性值擴(kuò)充是Web抽取與集成領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究課題,將Web數(shù)據(jù)列表和實(shí)例建模成二分圖,根據(jù)擴(kuò)展實(shí)例的質(zhì)量分?jǐn)?shù),對擴(kuò)展集合進(jìn)行迭代更新直到擴(kuò)展集合的質(zhì)量分?jǐn)?shù)最大,且擴(kuò)展集合不再更新來實(shí)現(xiàn)實(shí)例的擴(kuò)展。同時(shí),為了完善擴(kuò)展實(shí)例的屬性信息,對結(jié)構(gòu)化數(shù)值屬性或離散屬性進(jìn)行抽取,提出了基于整數(shù)線性規(guī)劃的屬性值擴(kuò)充方法。實(shí)驗(yàn)表明,與以前的方法相比,本方法能更好地處理含有噪聲數(shù)據(jù)的Web網(wǎng)頁,并提高了抽取的準(zhǔn)確率和召回率。
【作者單位】： 沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61070024) 遼寧省自然科學(xué)基金(2014020068)資助
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 本文受國家自然科學(xué)基金(61070024),遼寧省自然科學(xué)基金(2014020068)資助。1引言隨著Web數(shù)據(jù)的不斷增加,訪問Web數(shù)據(jù)已成為獲取信息的重要手段。網(wǎng)頁上的信息往往包含了現(xiàn)實(shí)生活中的某些實(shí)例,例如一部電影、一本書籍、一件商品等,它們由若干屬性來描述(例如上映時(shí)間、作者名、

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