【摘 要】
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近年来,随着Deep Web研究的不断深入和人们对Web数据集成系统要求的提高,对Web数据库进行采样的质量要求也越来越高.为使样本能充分服务于数据集成系统中的数据源选择、查询
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院;
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近年来,随着Deep Web研究的不断深入和人们对Web数据集成系统要求的提高,对Web数据库进行采样的质量要求也越来越高.为使样本能充分服务于数据集成系统中的数据源选择、查询优化等操作,给出了Web数据库特征的定义及其形式化描述,并针对查询接口中的分类属性、文本属性以及属性组合分别给出相应的能够反映Web数据库内部数据分布特征的独立数据样本采样方法.针对属性值之间存在依赖关系的文本属性,定义了依赖关系矩阵并基于该矩阵给出了文本采样中的样本分配方法;为了方便采样,给出了采样树的定义并基于采样树给出了针对多属性组合的采样方法;另外,基于样本与数据源在特征匹配的度量,还给出了相应的采样质量评价方法和采样效率评价方法.实验测试表明,提出的方法能够较好地完成数据采样,提供高质量的采样结果.
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