Deep+Web数据集成系统的设计与应用研究
基于Deep Web数据查询接口的抽取与集成
信息科学SI L I C O NL LE Y■_g基于D e ep W eb数据查询接11的抽取与集成刘超1刘妍2(1．九江学院信息技术中心江西九江332005：2．九江学院信息科学与技术学院江西九江332005)【摘要】针对D eep w eb数据集成系统架构，对其中关键的接口的抽取与集成提出思路．[关键词]D eep w eb查询接口抽取集成中图分类号：T P3文献标识码：^文章编号：1671—7597(2008)i210040-01根据数据的分布状况，W eb数据可以分为：Sur f ac e W e b和D eep W eb。
Sur f ace W e b是指可以通过超链接或者传统网页搜索引擎访问到的网页、文件等资源，它一般以静态网页构成为主；而D ee p W eb可以简单的概述为那些难以通过普通搜索引擎发现的资源的集合。
主要包括存储在W e b数据库里大量资源，需要通过动态网页技术才能访问。
D e ep W eb后台的数据库一般为结构化的关系数据库．质量都比较高，因此通过D ee pW eb的数据集成来更有效地利用D eep W eb丰富的数据是十分有意义的。
在Deep w eb数据集成系统中，主要有以下3个步骤：(1)发现D e ep-eb；(2)查询接口抽取与集成；(3)结果抽取与整合．其中查询接口抽取与集成是关键步骤，本文就此提出思路。
用户通过查询接口来获得D e ep W eb的数据信息，一个查询接I Z：：l物理上通常包括一些HT M L元素，比如：Text b ox，But t o n，Check box，R ad i o等等，还包括一些有语义的文本标签，而在逻辑上，一个查询接口包括了很多的逻辑属性值，如“淘宝”查洵接口就包括了“关键”、“类别”等属性；而每个不同的逻辑属性又包括了一些特定的元数据信息，比如：属性名称、数据类型、数据范围、数据单位、默认值、查询条件等，如“拍拍网”的。
第十章 Web数据库集成系统
在线系统
结果 页面
用户 接口
Web数据库 模式抽取
领域知识
数据源选择
数据集成
Web数据库 发现
查询转换
结果记录 抽取与标注
Web数据库资源搜索
Web数据库
查询处理
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第十章 Web数据库集成系统
一种Deep Web数据库集成框架
离线系统
统一接口 Web数据库 分类
Web数据库 元信息
接口模式抽取
查询接口设计规律-范围词的连接作用
第十章 Web数据库集成系统
接口模式抽取
查询接口设计规律-元素与文本的分布规律
按行分布
第十章 Web数据库集成系统
接口模式抽取
查询接口设计规律-元素分组与标签匹配规律
C1 Up C2
Left
元素
Right
C3
Down
C4
第十章 Web数据库集成系统
分布式数据库系统原理与应用
第十章 Web数据库集成系统
第十章 Web数据库集成系统
动机
Web,我们广泛应用着,但 还存在许多挑战性问题?
第十章 Web数据库集成系统
结构化数据--- 丰富,然而却很少被利用!
第十章 Web数据库集成系统
Web信息分类
Web上的信息可分为：Surface Web和Deep Web。
查询结果数量的估计
数据源的不同查询处理类型
A and B (A&B) A or B (A|B) Q(A&B)=Q(A)+Q(B)-Q(A|B)
Q(A) Q(A&B) Q(B)
Q(A|B)
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数据采集及信息集成系统设计与应用
数据采集及信息集成系统设计与应用随着信息化时代的到来，数据已经成为了企业决策和运营的核心资源之一。
数据的采集、整合和利用对于企业的发展至关重要。
在这个背景下，数据采集及信息集成系统应运而生，成为了企业进行数据管理和决策的重要工具之一。
本文将重点讨论数据采集和信息集成系统的设计及应用。
一、数据采集系统数据采集是指将各种形式的数据获取、收集汇集到一起的过程，并组织为可供系统使用的数据。
数据采集系统是指为了获取数据并进行处理的管理和控制系统。
数据采集系统既可以是硬件设备，也可以是软件系统。
在企业应用中，数据采集系统通常包括传感器、数据采集仪器等硬件，以及数据采集软件、数据库等软件系统。
数据采集系统的设计需要考虑到数据来源的多样性、数据传输的可靠性和数据存储的灵活性等因素。
数据采集系统的应用领域非常广泛，例如在工业生产中可以用于获取生产设备的运行状态数据，提供实时监控和预警功能；在电商行业可以用于采集用户的行为数据，进行用户行为分析和个性化推荐；在农业领域可以用于采集农作物的生长状态数据，提供精准的农业生产指导等。
数据采集系统的设计和应用需要根据具体的应用场景进行定制，以满足不同领域对数据需求的多样性和复杂性。
二、信息集成系统信息集成系统是指将来自不同数据源的数据进行整合和融合，形成统一的信息资源，为企业决策和业务运营提供支持的系统。
信息集成系统的核心功能包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据分发等。
信息集成系统通常包括数据集成服务器、数据仓库、ETL工具、数据治理工具等组件。
信息集成系统的应用可以帮助企业打破数据孤岛，实现数据资源的共享和集中管理。
将来自不同部门、不同系统的数据进行整合和加工，为企业提供全面、准确的数据支持，提高了企业的决策效率和运营效果。
信息集成系统也可以帮助企业进行数据分析和挖掘，在海量数据中发现有价值的信息和规律，为企业提供决策的科学依据。
在实际应用中，数据采集系统和信息集成系统通常是紧密结合在一起的。
基于结果模式的Deep Web数据集成
基于结果模式的Deep Web数据集成
马安香;张斌;张引;高克宁;孙达明
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2010(031)005
【摘要】Deep Web中蕴含了海量可供访问的信息,如何构建一个具有较好适用性和高效数据处理能力的Deep Web数据集成系统是有效利用Deep Web信息的关键.提出一种基于结果模式的Deep Web数据集成机制,通过结果模式可以实现高效的数据抽取,并且在结果模式的基础上可以根据用户查询请求动态生成结果输出模式,为高效的查询结果处理奠定了良好基础;同时,针对Deep Web数据源特点,给出数据源间冲突的分类及解决策略,为解决数据源间的异构问题奠定了良好基础.【总页数】6页(P813-818)
【作者】马安香;张斌;张引;高克宁;孙达明
【作者单位】东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于Deep Web数据集成的个性化信息服务研究 [J], 张云坤
2.基于Struts模式的web数据集成模型研究 [J], 李冠宇;周建军;张俊
3.Deep Web数据集成中模式匹配算法的研究 [J], 马玉祥;冯骁
4.Deep Web数据集成中基于最小超集的查询转换 [J], 姜芳艽;贾琳琳;孟小峰
5.基于移动Agent的Deep Web数据集成研究 [J], 袁靓;王小玲;潘泽波
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基于Deep Web数据查询接口的抽取与集成
基于ＤｅｅｐＷｅｂ数据查询接口的抽取与集成作者：刘超刘妍来源：《硅谷》2008年第23期[摘要]针对Deep web数据集成系统架构，对其中关键的接口的抽取与集成提出思路。
[关键词]Deep web 查询接口抽取集成中图分类号：TP3文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2008)1210040-01根据数据的分布状况，Web数据可以分为：Surface Web和Deep Web。
Surface Web是指可以通过超链接或者传统网页搜索引擎访问到的网页、文件等资源，它一般以静态网页构成为主；而Deep Web可以简单的概述为那些难以通过普通搜索引擎发现的资源的集合。
主要包括存储在Web数据库里大量资源，需要通过动态网页技术才能访问。
Deep Web后台的数据库一般为结构化的关系数据库，质量都比较高，因此通过DeepWeb的数据集成来更有效地利用Deep Web丰富的数据是十分有意义的。
在Deep web数据集成系统中，主要有以下3个步骤：(1)发现Deep Web；(2)查询接口抽取与集成；(3)结果抽取与整合。
其中查询接口抽取与集成是关键步骤，本文就此提出思路。
用户通过查询接口来获得Deep Web的数据信息，一个查询接口物理上通常包括一些HTML元素，比如：Textbox，Button，Checkbox，Radio等等，还包括一些有语义的文本标签，而在逻辑上，一个查询接口包括了很多的逻辑属性值，如“淘宝”查洵接口就包括了“关键”、“类别”等属性；而每个不同的逻辑属性又包括了一些特定的元数据信息，比如：属性名称、数据类型、数据范围、数据单位、默认值、查询条件等，如“拍拍网”的“价格范围”属性就包括了这些元数据信息：名称--价格，数据类型--货币，单位--元，查询条件--最大与最小范围查询等等。
我们把接口的逻辑形式称为接口模式。
从不同的接口模式中抽取出特定的逻辑属性，并根据相关性把他们集合成为一个通用的逻辑属性，这是查询接口抽取的主要目的，而通过对通用逻辑属性的集成，将得到一个统一的查询接口。
数据采集及信息集成系统设计与应用
数据采集及信息集成系统设计与应用随着数字化时代的到来，越来越多的数据被大量产生和积累，数据的应用也越来越广泛。
然而，随着数据的增长和分散，如何有效地管理和利用数据，已成为一个亟待解决的问题。
为了解决这个问题，数据采集及信息集成系统被广泛应用，成为了企业和机构管理和利用数据的关键工具之一。
数据采集及信息集成系统，是一种将不同来源、格式和类型的数据集成到一个平台上，使数据之间相互关联和互通，并能够有效地管理和利用数据的系统。
该系统通常包括数据采集、数据整合、数据清洗、数据存储、数据查询和数据分析等功能，并能够通过API、WebService等方式将数据提供给其他应用或平台使用。
数据采集及信息集成系统需要使用多种技术来实现不同的功能，包括：1. 数据采集技术：数据采集技术是从各种不同的数据源中将数据抽取出来并转化为统一的格式。
数据采集技术通常包括Web爬虫、FTP、API、数据库连接等方式。
2. 数据整合技术：数据整合技术是将来自不同数据源的数据进行整合，使其之间相互关联和互通。
数据整合技术通常包括ETL（Extract-Transform-Load）、ELT（Extract-Load-Transform）等方式。
3. 数据清洗技术：数据清洗技术是清除数据中的重复、错误、不完整等无意义的数据，以便提高数据的质量。
数据清洗技术通常包括数据去重、数据转化、数据过滤等方式。
4. 数据存储技术：数据存储技术是将采集到的数据进行存储，以便更好地管理和利用。
数据存储技术通常包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库、数据湖等方式。
6. 数据分析技术：数据分析技术是对存储的数据进行深入分析和挖掘，以便理解数据背后的关系和规律。
数据分析技术通常包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方式。
2. 提高数据分析的准确性：数据采集及信息集成系统可以将来自不同数据源的数据进行整合，让数据之间相互关联和互通，提高数据分析的准确性。
4. 提高数据的效率和安全性：通过数据采集及信息集成系统的集成，可以在减少系统间数据传输的同时保证数据的安全性和准确性。
Deep Web数据源发现及选择方法研究的开题报告
Deep Web数据源发现及选择方法研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的飞速发展，各类信息数据不断增长，其中包括大量的Deep Web数据。
Deep Web 指的是信息不被搜索引擎所收录的网络资源，无法通过传统的搜索引擎进行访问。
Deep Web数据具有很高的价值，包括商业、医疗、科学等领域，然而如何发现和选择Deep Web 数据源成为一个挑战。
目前对于Deep Web 数据的搜索主要集中在面向数据的深网搜索引擎，但是不同的Deep Web 数据源表现出不同的特征。
本研究旨在探索Deep Web 数据源的特征及其发现和选择方法，具有一定的理论和实践意义。
二、研究问题和目标本研究主要探讨以下问题：1. Deep Web 数据源的特征是什么？2. 如何发现和选择 Deep Web 数据源？3. 如何评估 Deep Web 数据源的质量？本研究的目标是：1. 对 Deep Web 数据源的特征进行分析和总结。
2. 提出一种有效的 Deep Web 数据源发现和选择方法。
3. 探讨 Deep Web 数据源的质量评估方法。
三、研究方法和步骤本研究主要采用文献分析和实证研究方法。
具体步骤如下：1. 首先进行文献调研，梳理已有关于 Deep Web 数据源的研究成果，分析 Deep Web 数据源的特征，以及现有的数据源发现和选择方法。
2. 然后，实施实证研究，采用数据挖掘技术对现有的 Deep Web 数据源进行探索和分析，提取数据源的特征。
3. 探讨 Deep Web 数据源发现和选择方法，根据实证研究结果，提出一种有效的 Deep Web 数据源发现和选择方法。
4. 最后，探讨 Deep Web 数据源的质量评估方法，结合所提出的 Deep Web 数据源发现和选择方法，提出一种综合评估方法。
四、预期结果本研究预期结果如下：1. 深入探讨 Deep Web 数据源的特征和分类，为相关研究提供参考。
web服务应用研究与设计毕业设计
文章标题：探索Web服务应用研究与设计——毕业设计的关键主题1. 引言毕业设计作为大学生在专业学习中的重要环节，旨在通过实践与研究，让学生将所学知识应用于实际项目中，提升专业能力和实践经验。
本文将围绕着Web服务应用研究与设计这一关键主题展开讨论，探索其在毕业设计中的重要性与应用。
2. Web服务应用研究与设计的基本概念在进行对Web服务应用研究与设计的探索之前，首先需要了解其基本概念。
Web服务应用是指基于Web的服务应用程序，通过互联网进行交互和通信，为用户提供各种功能与服务。
而Web服务应用的研究与设计，则包括对其应用场景、技术架构、功能设计等方面的深入研究与规划。
3. Web服务应用研究与设计在毕业设计中的重要性作为当今互联网时代的重要应用形式，Web服务应用在毕业设计中扮演着重要角色。
其重要性主要体现在以下几个方面：- 作为学术研究方向，对Web服务应用的深入研究与设计可以促进学生在相关领域的专业能力提升；- 实践项目中，Web服务应用的设计能够锻炼学生的实际操作能力，提升其项目管理与协作能力；- 对于未来就业和职业规划，拥有Web服务应用研究与设计的经验将成为学生在就业市场中的竞争优势。
4. 毕业设计中的Web服务应用研究与设计实践在进行毕业设计的过程中，如何将Web服务应用研究与设计融入其中，引发了许多有趣的讨论与实践。
典型的实践方式包括但不限于：- 选择基于Web服务应用的毕业设计课题，为学生提供具体项目实践机会；- 针对相关课程，设立专门课程进行Web服务应用研究与设计的培训与指导；- 结合校外实习或企业合作，让学生参与真实的Web服务应用项目研究与设计。
5. 个人观点在我看来，Web服务应用研究与设计是一项非常具有挑战性和前沿性的课题。
它不仅需要我们对Web技术的深入理解，同时也需要我们在设计上能够充分考虑用户体验、系统性能、安全性等多方面因素。
在毕业设计中，通过对Web服务应用研究与设计的实践，我相信自己的专业能力和实践经验将得到极大的锻炼和提升。
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题（中、英文）目Deep Web数据集成系统的设计与应用研究 The study of Deep Web data integration system design and application
作者姓名郭军 田玉敏 教授 计算机技术 提交论文日期2011年3月29日赵庆果 高级工程师代号分类号学号密级10701 TP311.5 公开 0777960303 UDC编号 学校指导教师姓名职称工程领域企业指导教师姓名职称摘要 西安电子科技大学 学位论文独创性（或创新性）声明
秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关的法律责任。
本人签名： 日期
西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明
本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 （保密的论文在解密后遵守此规定） 本学位论文属于保密，在 年解密后适用本授权书。
本人签名： 日期 导师签名： 日期 摘要 摘要 Web中蕴藏着海量丰富有用的信息。在Web中按其信息蕴含的深度可划分为Surface Web（浅Web）和Deep Web（深Web）两类，前者指能由传统的搜索引擎搜索到的静态页面构成的集合，而后者与之相反，主要指由用户在后台数据库所呈现的查询接口中通过提交查询而动态生成的页面集合。由于Deep Web中蕴含的信息量是Surface Web信息的400～500倍之多，且其大部分信息为与主题相关的结构化数据，更具有应用价值，因此，对Deep Web数据挖掘的研究与应用具有重要的理论意义与应用价值。
通过Deep Web数据集成系统是挖掘Deep Web有用信息的有效手段之一。本文在对Deep Web数据集成系统中的一些关键问题：Deep Web数据集成系统的体系架构、Web信息抽取算法、查询接口的模式抽取算法及查询接口集成进行较深入分析研究的基础上，给出了Deep Web数据集成系统的体系架构框架，提出了一种改进的MDR Web信息抽取算法、查询接口模式抽取算法和查询接口集成算法。同时，针对本地区高速公路建设发展的需求，将Deep Web数据集成系统技术初步运用于“河北省公路工程材料信息管理系统”中的“价格管理”模块的研发中。所设计实现的“价格管理”模块能从Deep Web中自动获取公路建设各类材料价格，并能对其进行整合归类，为相关部门提供了公路建设概算预算编制、审查及变更批示的依据。所研发的系统模块经相关单位测试使用，实现了合理确定材料价格、有效降低公路造价的作用，取得了良好的社会效益与经济效益。
关键词：Deep Web数据集成 查询接口 模式抽取 Abstract Abstract Web contains massive valuable information. The information, according to the “hidden” depth, can be divided into sub-categories: Surface Web and the Deep Web. The former refers to that a traditional search engine can search the set of static pages, while the latter opposite. Deep Web mainly refers to a collection of dynamically generated pages from the Web database (WDB) by users submission query on the query interface of WDB. According to the statistics published by industry authorities, the information contained in the Deep Web is about 500 times that in the Surface Web. Besides, the information in the Deep Web seems more professional since they can be focused on a specific domain and structured data. Thus, it turns to be fairly important and urgent for us to mine the useful information in Deep Web. An efficient method for achieve the rich and valuable information “hidden” in the Deep Web is by the Deep Web data integration systems. Based on the basis of extensive study to the key issues of the Deep Web data integration system: the Deep Web data integration system architecture, Web information extraction techniques or algorithms, query interface model extraction algorithm and the query interface integration, this paper introduces a Deep Web data integration system framework and an improved web information extraction MDR (Mining Data Records) algorithm. Meanwhile this paper presents a query interface integration algorithm based on ontology and Java technology. By analyzing the actual requirements, the Deep Web data integration technology has been introduced into the design and development of practical projects, which achieved good social and economic benefits.
Key Words: Deep Web data integration Web information extraction Query interface integration 目录 目录 第一章 绪论 ..................................................................................................................... 1
1.1 论文研究背景与研究意义 ................................................................................ 1
1.2 国内外研究现状 ................................................................................................ 2
1.3 论文的主要工作 ................................................................................................ 3
1.4 论文结构 ............................................................................................................ 3
第二章 Deep Web数据集成系统的体系架构 ................................................................ 5
2.1 Deep Web数据集成系统的功能、性能需求 ................................................... 5
2.1.1 功能需求 ................................................................................................. 5
2.1.2 性能需求 ................................................................................................. 6
2.2 Deep Web数据集成系统的体系架构 ............................................................... 6
2.3 Deep Web数据集成系统各模块概述 ............................................................... 8
2.3.1集成查询接口生成模块： ...................................................................... 8