Deep Web数据集成中查询处理的研究与进展

doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2009.02.001

计算机科学与探索 ›› 2009, Vol. 3 ›› Issue (2): 113-129.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2009.02.001

Deep Web数据集成中查询处理的研究与进展

姜芳艽^1,2+,孟小峰¹

1. 中国人民大学信息学院，北京 100872
2. 徐州师范大学物理与电子工程学院，江苏徐州 221116

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2009-03-15 发布日期:2009-03-15
通讯作者: 姜芳艽

Survey of Query Processing in Deep Web Data Integration

JIANG Fangjiao^1,2+, MENG Xiaofeng¹

1. School of Information， Renmin University of China， Beijing 100872， China
2. College of Physics and Electronic Engineering， Xuzhou Normal University， Xuzhou， Jiangsu 221116， China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2009-03-15 Published:2009-03-15
Contact: JIANG Fangjiao

摘要/Abstract

摘要： 随着Web上在线数据库的大量涌现，Deep Web数据集成成为当前信息领域的一个研究热点，而查询处理是其中的一个重要的组成部分。由于Web数据库具有规模大、自治性、异构性以及动态性等特点，使得Deep Web数据集成中的查询处理比传统的分布环境下的查询处理更具挑战性。围绕Deep Web数据集成中查询处理的三个关键研究点：模式匹配、Web数据库的选择以及查询转换，综述了近年来国际上相关的、具代表性的研究成果，分析了这些方法的优缺点，总结并展望了未来的发展方向。

关键词: 深层网络, 数据集成, 模式匹配, 数据库选择, 查询转换

Abstract: Query processing is an important component in Deep Web data integration which is becoming one of the hot topics in information field with increasing of Web databases. Due to the scalable， autonomous， heterogeneous and dynamic nature of Web databases， query processing in Deep Web data integration is more challenging compared with that in traditional distributed environment. Three main issues of query processing， i.e.， schema matching， database selection and query translation are proposed. The representative work related to the above issues is reviewed. Finally， some future research trends in this area are discussed.

Key words: Deep Web, data integration, schema matching, database selection, query translation

姜芳艽1,2+ ,孟小峰1 . Deep Web数据集成中查询处理的研究与进展[J]. 计算机科学与探索, 2009, 3(2): 113-129.

JIANG Fangjiao^1,2+, MENG Xiaofeng¹. Survey of Query Processing in Deep Web Data Integration[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2009, 3(2): 113-129.

[1]	荣欢, 马廷淮. 利用收益预测与策略梯度两阶段众包评论集成[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(8): 1476-1489.
[2]	许嘉，张千桢，赵翔，吕品，李陶深. 基于结构分解的动态图增量匹配算法[J]. 计算机科学与探索, 2018, 12(8): 1214-1224.
[3]	郭乐乐，林友芳，韩升. 利用有序互信息匹配包含非透明列的数据模式[J]. 计算机科学与探索, 2017, 11(9): 1389-1397.
[4]	范红杰，柳军飞，周鲁东，麻志毅. 多策略相似度整合的XML模式匹配方法[J]. 计算机科学与探索, 2016, 10(1): 14-24.
[5]	黄冬梅，许坤，张明华. Entropy-Beta：用于模式匹配众包方法中的发包策略[J]. 计算机科学与探索, 2015, 9(7): 887-896.
[6]	陈冲，蒋夏军，张青平. 并行的XML数据流模式匹配算法[J]. 计算机科学与探索, 2015, 9(12): 1439-1449.
[7]	王海涛，张志亮，孙煜华，袁春风，黄宜华. Web信息抽取网页自动浏览导航与集成规则研究[J]. 计算机科学与探索, 2014, 8(9): 1049-1066.
[8]	赵晨露，申德荣，寇月，聂铁铮，于戈. 应用信息论的数据导向模式匹配方法[J]. 计算机科学与探索, 2013, 7(9): 819-830.
[9]	刘伟+ ; 肖建国 . 多Web数据源环境下的重复实体识别方法研究*[J]. 计算机科学与探索, 2010, 4(7): 599-607.
[10]	艾静，王仲远，孟小峰+. C-Rank：一种Deep Web数据记录可信度评估方法[J]. 计算机科学与探索, 2009, 3(6): 585-593.
[11]	聂铁铮,于戈+,申德荣,寇月 . 基于实例的Deep Web数据源结果模式匹配技术[J]. 计算机科学与探索, 2008, 2(6): 601-613.

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