【摘 要】
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针对目前Deep Web分类研究中所采用的Post-query查寻探测方法缺乏语义支持的问题,提出一个基于本体的语义查询探测分类方法。主要思想如下：首先针对一个Deep Web数据库集合,提
【机 构】
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国家电网技术学院,山东建筑大学计算机科学与技术学院,山东大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专向科研基金（20070422107）, 山东省科技攻关计划项目（2007GG10001002）
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针对目前Deep Web分类研究中所采用的Post-query查寻探测方法缺乏语义支持的问题,提出一个基于本体的语义查询探测分类方法。主要思想如下：首先针对一个Deep Web数据库集合,提取查询接口中的属性及其实例,半自动建立领域本体,并且通过领域本体来表示类别特征;然后利用领域本体中的概念以及相应的实例构造语义查询集;最后对待分类的Deep Web数据库利用语义查询集进行查询探测,计算查询探测返回的结果文档在领域本体中的信息覆盖量,并以此对Deep Web进行分类。实验表明：这种语义查询探测分类的方法
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