Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2009, Vol. Issue (9): 45-50     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2009.09.08
  知识组织与知识管理 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于本体的Deep Web自动标注方法研究*
张玉连1 李帅1 周兴林2
1(燕山大学信息科学与工程学院计算机系 秦皇岛 066004)
2(上海电子信息职业技术学院计算机系 上海 201411)
Research on Ontology-based Automatic Annotation for Deep Web
Zhang YulianLi Shuai Zhou Xinglin 2
1(College of Information Science and Engineering, Yanshan University,Qinhuangdao 066004, China)
2(Department of Computer Science,Shanghai Technical Institute of Electronics & Information,Shanghai 201411,China)
全文: PDF (691 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

结合基于查询接口模式的Deep Web标注方法,提出一种基于网页视觉信息的Deep Web标注方法,用本体词组去替换原有标注信息,这种替换确保标注信息的一致性,可以很好地弥补原有方法的许多缺陷,并且有效提高原有方法的准确率和召回率。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李帅
关键词 自动注释Deep Web本体视觉信息    
Abstract

This paper puts forward a kind of labelling method according to the Web page sense of vision information, which is also based on the inquiry connection pattern labelling method.Then it uses ontology phrases to replace the original label information, and the replacement of label information can ensure the labelling information uniformity.This method is a good way to make up the defects of original method,and effectively improves the precision and recall.

Key wordsAutomatic annotation    Deep Web    Ontology    Vision information
收稿日期: 2009-07-20      出版日期: 2009-09-25
: 

TP311

 
基金资助:

*本文系国家社会科学基金项目“信息技术环境下多元学与教方式有效融入日常教学的研究”(项目编号:BCA060616)的研究成果之一。

通讯作者: 李帅     E-mail: blue_ice_sea@163.com
作者简介: 张玉连,李帅,周兴林
引用本文:   
张玉连,李帅,周兴林. 基于本体的Deep Web自动标注方法研究*[J]. 现代图书情报技术, 2009, (9): 45-50.
Zhang Yulian ,Li Shuai ,Zhou Xinglin. Research on Ontology-based Automatic Annotation for Deep Web. New Technology of Library and Information Service, 2009, (9): 45-50.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2009.09.08      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2009/V/I9/45

[1] Lu Y Y, He H, Zhao H K, et al. Annotating Structured Data of the Deep Web[C].In: Proceedings of the IEEE 23rd International Conference on Data Engineering. Istanbul:IEEE Computer,2007: 376-385.
[2] Wang J Y,Lochovsky F H. Data Extraction and Label Assignment for Web Databases[C]. In: Proceedings of the 12th International Conference on World Wide Web,Budapest, Hungary.New York, NY, USA: ACM Press, 2003:187-196.
[3] Gaelle Hignette, Patrice Buche, Juliette Dibie-Barthélemy,et al. An Ontology-driven Annotation of Date Tables[M]. Heidelberg: Springer Berlin, 2007: 29-40.
[4] 袁柳,李战怀,陈世亮.基于本体的Deep Web数据标注[J].软件学报,2008,19(2):237-245.
[5] Goldberg D E. Genetic Algorithms in Search,Optimization,and Machine Learning[M]. Addison-Wesley, 1989.
[6] Lin D K. An Information-theoretic Definition of Similarity[C]. In: Proceedings of the 15th International Conference on Machine Learning. Madison: ACM Press,1998:296-304.
[7] Van Rijsbergen C J.Information Retrieval[M].2nd Edition. Department of Computer Science,University of Glasgow,1979.
[8]  He H, Meng W, Yu C, et al. WISE-Integrator:A System for Extracting and Integrating Complex Web Search Interface of the Deep Web[C]. In:Proceedings of the 31st VLDB Conference. Trondheim,Norway:VLDB Press, 2006: 1314-1317.
[9] 催晓军,彭智勇,曾勇.基于多标注源的Deep Web查询结果自动标注[J].计算机应用,2009,29(1):196-200.

[1] 盛姝, 黄奇, 杨洋, 解绮雯, 秦新国. HL7 FHIR框架下中国医疗领域信息交换研究与解决方案[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 13-28.
[2] 曾桢,李纲,毛进,陈璟浩. 区域公共安全数据治理与业务领域本体研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 41-55.
[3] 强韶华,罗云鹿,李玉鹏,吴鹏. 基于RBR和CBR的金融事件本体推理研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 94-104.
[4] 邓诗琦,洪亮. 面向智能应用的领域本体构建研究*——以反电话诈骗领域为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 73-84.
[5] 高广尚. 用户画像构建方法研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 25-35.
[6] 王颖,钱力,谢靖,常志军,孔贝贝. 科技大数据知识图谱构建模型与方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(1): 15-26.
[7] 何有世, 何述芳. 基于领域本体的产品网络口碑信息多层次细粒度情感挖掘*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 60-68.
[8] 唐慧慧, 王昊, 张紫玄, 王雪颖. 基于汉字标注的中文历史事件名抽取研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(7): 89-100.
[9] 庞贝贝, 苟娟琼, 穆文歆. 面向高校学生深度辅导领域的主题建模和主题上下位关系识别研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(6): 92-101.
[10] 丁晟春, 刘梦露, 傅柱. 概念设计中基于知识流的多维设计知识统一建模技术研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 11-19.
[11] 涂海丽, 唐晓波. 基于标签的商品推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 28-39.
[12] 陈二静, 姜恩波. 文本相似度计算方法研究综述[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 1-11.
[13] 白如江, 冷伏海, 廖君华. 一种基于语义组块特征的改进Cosine文本相似度计算方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 56-64.
[14] 吴丹, 刘畅, 李翼. 用户步行导航过程中的情感变化研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 42-51.
[15] 刘健,毕强,刘庆旭,王福. 数字文献资源内容服务推荐研究*——基于本体规则推理和语义相似度计算[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 70-77.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn