深网数据源选择：主题概率模型与多样性

"这篇研究论文探讨了一种针对非合作深网数据源选择的方法，该方法结合主题模型和概率模型，旨在提高数据集成过程中的检索质量和效率。在深网数据源集成中，用户期望通过少量数据源获取高质量的搜索结果，因此数据源选择成为关键。论文提出了一种适用于小规模抽样文档摘要的深网数据源选择策略。 邓松和万常选作为主要作者，来自江西财经大学的软件与通信工程学院、信息管理学院以及数据与知识工程江西省高校重点实验室。他们提出的方法首先衡量数据源与用户查询的相关性，然后考虑候选数据源提供的数据多样性。为了提高相关性判断的精确性，他们构建了基于层次主题的数据源摘要，并引入了主题内容相关性偏差概率模型。该模型利用人工反馈来构建，并通过概率分析来度量数据源的相关性。 为了增强选择结果的多样性，研究者在层次主题摘要中建立了多样性链接有向边，以此评估数据源的多样性。最终，他们将相关性和多样性的数据源选择问题转化为一个组合优化问题，并提出了一种基于优化函数的数据源选择策略。 实验结果显示，当仅依赖少量抽样文档进行数据源选择时，该方法能实现较高的选择准确率。论文的关键词包括深网、数据源选择、主题模型、概率模型和TextRank算法。根据中图法分类号，它被归类为计算机科学领域的技术理论。" 这篇研究的工作不仅深入探讨了深网数据源选择的技术挑战，还提出了创新的解决方案，对提升深网信息检索的效率和质量具有重要意义。通过结合主题模型和概率模型，它为解决非合作环境下的数据源选择提供了新的思路。