【摘 要】
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该文主要研究信息集成和信息代理系统以及支持遗留系统中的包装器构造,针对手写包装器的诸我弊端,该文要解决的主要问题是如何自动、快速、高效地构造抽取Web信息的包装器.对
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该文主要研究信息集成和信息代理系统以及支持遗留系统中的包装器构造,针对手写包装器的诸我弊端,该文要解决的主要问题是如何自动、快速、高效地构造抽取Web信息的包装器.对规范的表式结构的信息源,鉴于存在HTML类包装器对Web页限制过多,表达能力弱,该文重新定义并改进了现有的HLRT类和LR类包装器,并扩展HLRT提出了可分解为HLRT的CHLRT类包装器和扩展属性左右边界为字符串集合的DHLRT类包状器,DHLRT和CHLRT较HLRT增强了表达能力.该文还提出了HLRT类包装器的贪婪学习算法,减少了用于学习的例子数.对不规范的表式结构的信息源,在现有的采用有限状态自动机归纳学习组转换方法的基础上,提出了效率较高的以属性转换机为代表的包装器,并提出了确定属性转换机不确定性的一个有效方案.对层次结构的信息源,提出了基于半结构化数据的模式代数,在此基础上,提出了一种新包装器——模式类包装器及其归纳学习构造算法,该算法比其他归纳学习包装器技术表达能力强,效率高.该文还提出了采用Web页的链接扩展计算Web信息的权威值的算法.该文对多种FWeb信息源在表达能力、效率等方面进行了实验,实结结果表明该文提出的包装器归纳学习构造算法是一种表达能力强,效率高的有效算法.
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