【摘 要】
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根据DeepWeb数量的爆炸性增长特点，提出一种基于查询接口文本的DeepWeb数据源分类算法，对于分类的查询接口，采用2种方法：基于向量空间的TF-IDF方法和基于知网的语义相似度方法。
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根据DeepWeb数量的爆炸性增长特点，提出一种基于查询接口文本的DeepWeb数据源分类算法，对于分类的查询接口，采用2种方法：基于向量空间的TF-IDF方法和基于知网的语义相似度方法。综合2种方法获得接口之间的相似度。借鉴K—NN算法，提出WDB分类算法，从而实现DeepWeb数据源的分类。实验结果表明，该算法在熵和F-measure2种评价标准上均能获得较高质量，具有一定实用价值。
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