Classification of Deep Web data sources based on weight adjustment technique
一种基于改进的权值调整技术数据源分类算法研究*

针对传统的搜索引擎无法正确搜索到Deep Web中隐藏的海量信息，对Web数据库的分类是通向Web数据库分类集成和检索的关键步骤。提出了一种基于权值调整技术的Deep Web数据库分类方法，首先从网页表单中提取特征;然后对这些特征使用一种新的权重计算方法进行估值；最后利用朴素贝叶斯分类器对Web数据库进行分类。实验表明，这种分类方法经过少量样本训练后，就能达到很好的分类效果，并且随着训练样本的增加，该分类器的性能保持稳定，准确率、召回率都在很小的范围内波动。