Web数据库集成系统：数据源选择与Top-k策略

第十章探讨了Web数据库集成系统的数据源选择问题，其中核心内容围绕如何有效地从海量的Web数据中提取有价值的信息。章节首先介绍了Web数据库集成系统的背景和动机，指出尽管Web提供了丰富的结构化数据，但这些信息往往被搜索引擎所限制，尤其是对于那些隐藏在DeepWeb（不可直接索引的部分）中的内容。 在这个章节中，一种重要的方法是基于主要属性的数据源选择，通过Attribute-based Frequent Pattern growth (AFP-growth)算法来识别出具有高频率和关联性的属性集，形成主要属性矩阵。这个过程利用了Top-k算法来确定最重要的k个属性，从而简化数据处理和分析。同时，通过计算属性之间的互信息，可以捕捉到潜在的关联关系，进一步生成混合矩阵，这有助于理解数据间的复杂联系。 Web信息被分为SurfaceWeb（可被搜索引擎访问的部分）和DeepWeb（需通过查询接口获取的深层数据），这两部分对数据集成提出了不同的挑战。在集成过程中，搜索技术经历了从基于爬虫和索引的传统方式向实现数据集成目标的转变，以应对Web信息的多样性。 一个典型的应用案例是Web信息集成系统，它旨在整合来自不同来源的Web数据，如Google、Yahoo和百度等搜索引擎的结果。这个系统的动机在于解决Web上信息分散、难以获取的问题，提高信息的可用性和可访问性。 本章内容深入探讨了如何通过科学的方法和技术手段，如AFP-growth算法和互信息分析，从复杂的Web环境中选择和整合数据源，以支持更高效、精准的数据挖掘和分析，为Web数据库集成系统的实际应用提供理论支持和技术路径。