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研究了Deep Web数据源自动分类，分析了其研究的内容和面临的问题，提出了Deep Web数据源分类模型，描述了表单特征的提取、预处理和基于向量空间的相似度计算，最后运用优化的KNN分类器对待分类的Deep Web数据源进行领域分类，实验表明该模型具有良好的分类效果，具有一定的实用价值．
DeepWeb数据源分类模型研究
【摘 要】
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研究了Deep Web数据源自动分类，分析了其研究的内容和面临的问题，提出了Deep Web数据源分类模型，描述了表单特征的提取、预处理和基于向量空间的相似度计算，最后运用优化的KNN分
【机 构】
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江苏大学计算机学院,江苏科技大学教务处
【出 处】
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江苏科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年1期
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