【摘 要】
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Deep Web网站提供了大量的专业领域数据,单机系统抽取Deep Web数据效率低,抽取周期长,不能保证数据的时效性;本文提出了一种基于分布式结构的Deep Web结构化数据抽取系统,采
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院计算机系;
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Deep Web网站提供了大量的专业领域数据,单机系统抽取Deep Web数据效率低,抽取周期长,不能保证数据的时效性;本文提出了一种基于分布式结构的Deep Web结构化数据抽取系统,采用服务器/客户端架构搭建系统,设计作业调度算法,平衡客户端之间任务量,保证各个客户端之间的任务平衡;设定任务库及任务状态,通过任务状态实现对任务的进度监控;使用客户端分担服务器的分析工作,减轻服务器的计算压力;选用Java工具实现系统,完成系统设计。通过对单机和分布式抽取实验分析,分布式Deep Web数据抽取系统综合利用了多计算机并行处理能力和分散的网络资源,提高了Deep Web数据抽取效率,保证了数据抽取的时效性。
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