深网数据抽取：基于格空间的限制查询算法

"基于格空间的受限Deep Web数据抽取算法" 在信息技术领域，数据抽取是获取网络数据的关键技术，尤其在深度Web（Deep Web）中，由于其非结构化和动态性的特性，数据抽取更具挑战性。Deep Web是指互联网上那些通过表单提交、搜索引擎无法直接索引的深层网页，它们通常包含大量有价值但难以访问的信息。本文提出的“基于格空间的受限Deep Web数据抽取算法”专注于解决在返回结果受限的Deep Web数据源中预测查询结果大小并进行有效抽取的问题。 首先，文章指出，由属性及属性组合产生的集合划分之间存在容差关系。这种关系对于理解数据源的结构至关重要，因为它允许对不同查询条件下的结果集进行有效的比较和归纳。进一步地，作者证明了这些集合划分构成一个完全格，这是一个数学上的概念，表示具有特定性质的偏序集合，其中每个子集都有一个最大下界和最小上界。这个完全格与形式概念分析中的概念格同态，意味着可以利用概念格的理论来解决数据抽取问题。 接着，文章引入了概念间的偏序关系来描述属性间的相关性。在这个框架下，概念的内涵表示查询属性，而概念的外延则表示满足这些属性的返回结果。通过对外延进行势剪枝，即剔除不满足预设结果限制的查询，可以有效地缩小搜索空间，降低计算复杂度。 基于以上理论，文章提出了一个基于格空间的Deep Web数据抽取算法。这个算法以优化的概念格为搜索空间，通过系统地探索格结构来预测查询结果的大小并执行数据抽取。实验部分包括了可控实验和实际应用实验，结果表明该算法在理论上是正确的，且在实际应用中具有可行性和有效性。 关键词：数据抽取，容差关系，形式概念分析，概念格 中图法分类号：11P311.1 总结来说，这篇文章的核心贡献在于提出了一种新的方法，利用格空间理论来处理受限Deep Web数据源的数据抽取问题，通过概念覆盖和属性相关性分析，提高了预测准确性和抽取效率。这一研究对于深入理解和开发更高效的数据抽取工具，特别是针对限制返回结果数量的Deep Web环境，具有重要的理论和实践意义。