資料介紹
深網(wǎng)查詢在Web上眾多的應用,需要查詢大量的數(shù)據(jù)源才能獲得足夠的數(shù)據(jù),如多媒體數(shù)據(jù)搜索、團購網(wǎng)站信息聚合等.應用的成功,取決于查詢多數(shù)據(jù)源的效率和效果,當前研究側重查詢與數(shù)據(jù)源的相關性而忽略數(shù)據(jù)源之間的重疊關系,使得不同數(shù)據(jù)源上相同結果的數(shù)據(jù)被重復查詢,增加了查詢開銷及數(shù)據(jù)源的工作負載.為了提高深網(wǎng)查詢的效率,提出一種元組水平的分層抽樣方法來估計和利用查詢在數(shù)據(jù)源上的統(tǒng)計數(shù)據(jù),選擇高相關、低重疊的數(shù)據(jù)源.該方法分為兩個階段:離線階段,基于元組水平對數(shù)據(jù)源進行分層抽樣,獲得樣本數(shù)據(jù):在線階段,基于樣本數(shù)據(jù)迭代地估計查詢在數(shù)據(jù)源上的覆蓋率和重疊率,并采用一種啟發(fā)式策略以高效地發(fā)現(xiàn)低重疊的數(shù)據(jù)源.實驗結果表明,該方法能夠顯著提高重疊數(shù)據(jù)源選擇的精度和效率.
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