Web数据库集成系统：领域关联关系发现与DeepWeb探索

"本章主要讨论了Web数据库集成系统，特别是领域关联关系的发现和WDB Sampler的方法。在Web上，存在着丰富的结构化数据，但其中大部分深藏于DeepWeb中，无法通过传统搜索引擎直接访问。为了有效地整合这些数据，需要进行数据库集成。" 在Web数据库集成系统中，一个关键的挑战是如何处理DeepWeb中的信息，这部分内容不被搜索引擎索引，只有通过特定的查询接口才能访问。传统的SurfaceWeb搜索依赖于爬虫和索引技术，但这种技术对于DeepWeb的数据无能为力。因此，研究人员提出了一种名为WDB Sampler的技术来解决这个问题。 WDB Sampler是一种增量式获取DeepWeb样本记录的方法，它能够从Web数据库中以近似随机的方式获取数据。这个过程包括以下步骤： 1. 开始时，选择一个任意有效的查询q，并提交给Web数据库。 2. 收集查询结果中的记录，并存储在本地样本库R中。 3. 依据样本库R建立一个工作集WG1。 4. 检查是否满足停止条件，如果不满足，则继续进行下一步。 5. 分析当前工作集WG1，从中选取一个记录来生成新的查询，用于下一次的数据获取。 WDB Sampler的优势在于它不受查询接口中属性表达形式的局限，可以根据已有的样本记录生成适应性的查询，从而更有效地探索DeepWeb数据。这一方法对于领域关联关系的发现至关重要，因为不同数据库可能使用不同的属性名称和数据结构，WDB Sampler的灵活性使得在这些差异中发现关联成为可能。 在Web数据库集成系统中，集成的目标不仅仅是提供单一的搜索入口，更是要实现数据的结构化访问，使用户能够跨多个DeepWeb源进行查询和分析。这种集成不仅涉及技术挑战，如查询接口的多样性、数据格式的不一致，还包括法律和隐私问题。因此，设计有效的集成策略和工具，例如WDB Sampler，对于充分利用Web上的结构化信息至关重要。 Web数据库集成系统是一个复杂而重要的研究领域，旨在解决DeepWeb数据的可访问性和可利用性问题。通过领域关联关系的发现和如WDB Sampler这样的技术，可以逐步揭示隐藏在DeepWeb背后的宝贵信息，推动信息检索和数据分析的进一步发展。