【摘 要】
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在大数据时代,绝大多数数据并非来自表面Web,多数需求数据是通过超链接互连的Web引擎。相反,宝贵的数据库通常存在于深层网络中,即隐藏的网络-在查询接口后端。自从众多应用
【基金项目】
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安徽省教育厅高校优秀青年人才支持计划重点项目资助(编号gxyqZD2018131),省级重点自然科学研究项目资助(编号KJ2017A665,KJ2017A666),2019年度安徽高校人文社会科学研究重点项目(编号SK2019A0920)的研究成果之一
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在大数据时代,绝大多数数据并非来自表面Web,多数需求数据是通过超链接互连的Web引擎。相反,宝贵的数据库通常存在于深层网络中,即隐藏的网络-在查询接口后端。自从众多应用程序,如垂直门户网站,需要深入的Web数据,各种爬行方法都是以最小(或接近最小)的成本收获深度Web数据源。在实践中,数据源通常返回前k个对应的值匹配。这使得详尽的数据收集难度增加:高排名的文件将被多次返回,而文件排名靠后的低排名文件出现可能性很小。文章将此问题分解为两个正交子问题,即基于查询和排序的偏差问题,并提出一个基于频率的爬行方法
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