深网数据源质量估计模型

• 作 者: 胡鹏昱 赵朋朋 方巍 崔志明
• 机 构: 苏州大学智能信息处理及应用研究所,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
• 出 处: 计算机工程
• 发表日期: 2009年9期
• 关键词: 深网 查询能力 查询接口 服务质量 Deep Web query capability query interface Quality of Servic
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（60673092）,2005年度教育部科研基金资助重点项目（205059）,教育部高校博士学科点科研基金资助项目（20040285016）,2006年江苏省“六大人才高峰”基金资助项目（06-E-037）,江苏省2007年度研究生创新计划基金资助项目（CX07B-122Z）

为从海量深网中获得有价值的信息，提出一种深网数据源质量估计模型，综合考虑接口查询能力、接口页面质量和服务质量3方面因素，采用SVM和Ranking SVM机器学习方法得到质量估计函数。实验结果表明，该估计函数得到的数据源质量排序序列和人工排序序列的Kendall＇s τ距离超过0．5，且获得较高的精度。