Deep Web数据抽取中自适应包装器问题研究的开题报告_第1页
Deep Web数据抽取中自适应包装器问题研究的开题报告_第2页
Deep Web数据抽取中自适应包装器问题研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

DeepWeb数据抽取中自适应包装器问题研究的开题报告一、选题的背景与意义随着互联网技术的快速发展，人们可以通过搜索引擎来方便地获取大量的网络信息。然而，一些敏感、私密的信息并不会公开在互联网上，这些信息被称为“深网”（DeepWeb）。深网虽然数据量大，但是数据的结构化程度不高，数据源的形式也十分复杂（如各种表格、文本、图像、音频和视频等），不利于信息的有效抽取和利用。自适应包装器（AdaptiveWrapper）是一种原理先进、实用性强的深网抽取技术。它可以自动分析深网数据的结构和规律，然后自动生成数据抽取程序，从而实现对深网数据的准确抽取和提取。由于深网数据源的多样性和复杂性，自适应包装器的研究一直是深网抽取领域的热点和难点。二、研究内容和目标本文将研究深网数据抽取中自适应包装器的应用问题。研究内容包括以下几个方面：1.深入剖析现有的自适应包装器技术，总结其优缺点，提出进一步改进和优化的方案。2.针对深网数据的多样性和复杂性，提出一种有效的自适应包装器应用策略，包括数据特征分析、抽取程序生成、数据抽取和清洗等环节。3.设计和实现一个智能自适应包装器原型系统，对其进行实验验证和对比分析，并提出相应的性能优化方案。本文的研究目标是提高自适应包装器的抽取准确度和效率，使其能够更好地应用于深网数据抽取领域。三、研究方法和技术路线本文将采用计算机科学和数据挖掘等相关领域的理论和方法，结合深网数据抽取的特点和应用需求，研究自适应包装器的应用问题。具体技术路线如下：1.深入研究和总结现有的自适应包装器技术和算法，分析其优缺点，归纳经验教训。2.对深网数据源进行特征分析、结构分析和规则提取等工作，以便实现自适应抽取程序的生成和更新。3.基于本文提出的自适应包装器应用策略和算法，设计和实现一个智能自适应包装器原型系统，并测试其性能和效果。4.使用实验和对比分析的方法，评估和验证所提出的自适应包装器应用策略和算法的优劣性，提出相应的改进和优化方案。四、论文结构安排本文的结构安排如下：第一章研究背景和意义。介绍深网数据抽取的研究现状和存在问题，阐述本文选题的背景和意义。第二章自适应包装器技术分析。对自适应包装器技术进行深入研究和分析，总结其优缺点，归纳其应用限制。第三章自适应包装器应用策略设计。针对深网数据的特点和结构，提出一种智能自适应包装器应用策略，包括数据特征分析、抽取程序生成、数据抽取和清洗等环节。第四章自适应包装器原型系统设计。基于第三章提出的应用策略和算法，设计和实现一个智能自适应包装器原型系统，并测试其能力和效果。第五章实验与对比分析。采用实验和对比分析的方法，评估和验证所提出的自适应包装器应用策略和算法的优劣性，提出相应的

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论