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计算机工程 ›› 2011, Vol. 37 ›› Issue (12): 47-50. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.12.016

• 软件技术与数据库 • 上一篇    下一篇

基于布尔矩阵的Deep Web复杂模式匹配

龚桂芬 1,伏玉琛 1,2,程远虎 1   

  1. (1. 苏州大学计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215006;2. 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心,江苏 苏州 215104)
  • 收稿日期:2010-11-04 出版日期:2011-06-20 发布日期:2011-06-20
  • 作者简介:龚桂芬(1987-),女,硕士,主研方向:数据挖掘,模式识别;伏玉琛,副教授、博士;程远虎,硕士
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60873116);江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研究开发中心开放基金资助项目(SX 200902);苏州大学科研预研基金资助项目(Q3118965)

Deep Web Complex Schema Matching Based on Boolean Matrix

GONG Gui-fen 1, FU Yu-chen 1,2, CHENG Yuan-hu 1   

  1. (1. School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215006, China; 2. R&D Center of Jiangsu Modern Enterprise Informationization Application Support for Software Engineering Technology, Suzhou 215104, China)
  • Received:2010-11-04 Online:2011-06-20 Published:2011-06-20

摘要: 在正负关联规则中引入布尔矩阵的概念,在双重相关性挖掘算法的基础上提出一种Deep Web复杂模式匹配算法。将查询接口模式中的属性项转化成布尔矩阵,通过对矩阵进行正关联规则运算挖掘组属性,对矩阵进行负关联规则运算挖掘同义属性。实验结果表明该算法的执行效率较高。

关键词: 布尔矩阵, 模式匹配, 查询接口, 深网

Abstract: This paper introduces the Boolean matrix into the both positive and negative association rules, based on the Duel Correlated Mining (DCM) algorithm, it presents a Deep Web complex schema matching algorithm. It transforms the attributes in the query interface schemas into a Boolean matrix, mines group attributes by positively calculating for matrix and mines synonymous attributes by negatively calculating for matrix. Experimental results show that the algorithm has higher efficiency.

Key words: Boolean matrix, schema matching, query interface, Deep Web

中图分类号: