Vi tar itu med problemet med att identifiera domänen för online-databaser. Mer exakt, med tanke på en uppsättning F av webbformulär som automatiskt samlas in av en fokuserad crawler och en online databasdomän D, är vårt mål att välja från F endast de formulär som är ingångspunkter till databaser i D. Att ha en uppsättning webbformulär som fungerar som ingångspunkter till liknande onlinedatabaser är ett krav för många applikationer och tekniker som syftar till att extrahera och integrera dold webbinformation, såsom meta-sökare, online databaskataloger, dolda webb crawlers, och form-schema matchning och sammanslagning. Vi föreslår en ny strategi som automatiskt och korrekt klassificerar online-databaser baserat på funktioner som enkelt kan extraheras från webbformulär. Genom att på ett klokt sätt dela upp utrymmet för formfunktioner, möjliggör denna strategi användningen av enklare klassificeringar som kan konstrueras med hjälp av inlärningstekniker som är bättre lämpade för funktionerna i varje partition. Experiment som använder riktiga webbdata i en representativ uppsättning domäner visar att användningen av olika klassificeringar leder till hög noggrannhet, precision och återkallande. Detta indikerar att vår modulära klassificeringssammansättning ger en effektiv och skalbar lösning för klassificering av online-databaser.
Luciano och Juliana REF komponerar två klassificeringar på ett hierarkiskt sätt för att identifiera onlinedatabaser bland en heterogen uppsättning webbformulär som automatiskt samlas in av en fokuserad krypare.
Combining classifiers to identify online databases
{'venue': "WWW '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}