基于抽样的Deep Web模式匹配框架

发布时间：2018-06-20 23:21

  本文选题：Deep + Web　； 参考：《计算机工程与应用》2015年03期

【摘要】：针对DCM(Dual Correlation Mining)框架匹配特殊模式集时查准率低下的缺陷,借鉴机器学习领域中的bagging方法,提出一种基于抽样的Deep Web模式匹配框架。该框架随机在模式集中抽取多个子模式集,分别对子模式集进行复杂匹配,集成各个子模式集的匹配结果,在整体上提高匹配的查准率。分析与实验证明该框架在处理特殊模式集时,平均能提高查准率41.2%。
[Abstract]:In view of the low precision of DCM (Dual Correlation Mining) frame matching special pattern set, a pattern matching framework based on sampling based Deep Web is proposed for reference by bagging method in machine learning field. This framework extracts multiple sub pattern sets at random in pattern set, divides sub pattern sets into complex matching and integrates each sub. The matching results of pattern set, to improve the matching precision on the whole. The analysis and experimental results show that the framework in dealing with special pattern set, the average can improve the precision of 41.2%.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：安徽省自然科学基金(No.090412051)
【分类号】：TP393.09

【二级参考文献】

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本文编号：2046086