[1]陈娟 王贤 黄青松.基于模式-区别方法聚类结构化的Deep Web源[J].计算机技术与发展,2007,(11):107-109.
　CHEN Juan,WANG Xian,HUANG Qing-song.Clustering Structured Deep Web Sources：a Schema- Based Model - Differentiation Approach[J].,2007,(11):107-109.
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基于模式-区别方法聚类结构化的Deep Web源()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年11期
页码:
107-109
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Clustering Structured Deep Web Sources：a Schema- Based Model - Differentiation Approach
文章编号:
1673-629X（2007）11-0107-03
作者:
陈娟 王贤 黄青松
昆明理工大学信息工程与自动化学院
Author(s):
CHEN Juan; WANG Xian; HUANG Qing-song
Sch. of Info. Eng. and Automation,Kunming Univ. of Sci. and Techn
关键词:
数据整合; 深网; 分层凝聚聚类
Keywords:
data integration;  deep Web;  hierarchical agglomerative clustering
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
近几年，网络被在线数据库迅速深化。在深网中，大量的资料提供了丰富的数据模式。这些模式详细说明了它们的目标领域和查询性能。因此对大规模数据的整合是当前面临的挑战。在数据挖掘中聚类分析是一个重要方法，为了发现通过这种统计分布管理的聚类，提出了一个新的目标函数：模型-区别（model-differentiation）。实验显示对于聚类Web查询模式，凝聚的层次聚类能正确地组织资料，区别模型函数胜过现有的凝聚的层次聚类
Abstract:
In the recent years, the Web has been rapidly deepened with the databases online. On this deep Web, numerous sources are structured, providing schema- rich data. Their schemas define the object domain and its query capabilities. The structured deep Web thus presents challenges for large- scale information integration. Clustering is one of the important approaches in data mining. To find clusters governed by such statistical distributions, propose a novel objective function：model - differentiation. Our evaluation shows that, on clustering the Web query schemas, the model - differentiation function outperforms existing ones with the hierarchical agglomerative clustering algorithm

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备注/Memo

备注/Memo:
云南省自然科学基金资助项目（Z2005-1-53004）陈娟（1982-），女，山东临沂人，硕士研究生，研究方向为智能信息系统；黄青松，教授，研究方向为智能信息系统
更新日期/Last Update: 1900-01-01