2009年深度Web搜索关键技术及其应用

深度web资源搜索关键技术（2009年）是关于如何优化和改进网络上难以被传统搜索引擎触及的深层数据源的搜索能力的研究论文。深度web资源不同于静态网页，通常包含在数据库或需登录后访问的网页中，如学术期刊、政府报告、企业内部信息等，这些资源由于其结构复杂、隐藏或受保护，使得传统的关键词匹配和索引技术难以有效搜索。 该研究主要关注以下几个关键技术： 1. 深度web资源自动发现：研究人员探索了如何自动化识别和定位那些隐藏在网络深处的深度web资源，这涉及到网络爬虫的改进，以及对网站架构和内容的深入理解，以便更有效地找到潜在的信息源。 2. 基于本体的深度web数据抽取：本体论在知识表示和共享中扮演重要角色，该部分研究可能采用了本体模型来解析和理解深度web页面的结构，提取出关键数据和实体，即使在动态或半结构化的数据中也能实现准确的数据抽取。 作者们通过实验验证了他们提出的这些技术在实际应用中的可行性和效率，强调了这些方法对于提高深度web搜索性能的重要性。他们的创新在于设计并实现了一个专门针对深度web资源的搜索引擎系统，这个系统不仅能访问这些资源，还能将抓取到的非结构化信息转换为结构化数据，便于后续处理和分析。 这项工作已经在国家级的重大工程项目——“国家科技基础条件平台门户应用系统”中得到了实际应用，表明了其在提升科研和商业信息检索效率方面的显著效果。关键词“搜索引擎”、“信息抽取”和“语义”突出了本文的核心关注点，即如何利用先进技术挖掘和理解深层网络资源的含义，以支持用户查询和各种应用需求。 这篇2009年的论文为深度web搜索领域的技术发展提供了重要的理论和实践支持，为今后搜索引擎优化和大数据挖掘的研究方向奠定了基础。