项目名称: 基于逻辑强化学习的深层网页增量信息获取方法研究

项目编号: No.60970015

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2010

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 崔志明

作者单位: 苏州大学

项目金额: 32万元

中文摘要: 深层网页(Deep Web)具有信息更新快、信息量大、信息质量好的特点, Deep Web数据本地化集成已成为当前的一种发展趋势。由于Deep Web是自治的、独立更新的,且数据变化频率不一,若按统一频率更新本地数据,则非常耗费资源。因而,对Deep Web增量信息获取的研究具有十分重要的研究意义。本项目面向Deep Web动态环境下数据管理的需求,研究基于逻辑强化学习的Deep Web增量信息获取技术。主要研究内容包括: ①#30740;究建立Deep Web数据生成模型,预测Deep Web数据变化周期;②#30740;究逻辑强化学习指导下的Deep Web数据更新策略,提高数据的时新性;③#30740;究基于逻辑强化学习的Deep Web新数据发现策略,提高发现效率。本项目研究可进一步提高Deep Web信息集成服务质量,促进Deep Web信息集成关键技术的发展,使Deep Web信息能更好地为科研、生产和决策服务。

中文关键词: 深层网页(Deep Web);增量信息获取;增量更新;新数据发现;

英文摘要:

英文关键词: Deep Web;Incremental Data Acquisition;Incremental update;New data discovery;

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