Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Automated Data Extraction for Deep Web



Год выпуска: 2011
Автор: Jer Lang Hong
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 260
ISBN: 9783844323870
Описание
This book analyses the shortcoming of existing methods for extracting information from web pages. Our analysis shows that existing methods use high level information from these web pages inefficiently, which ultimately degrades their objective performance. We develop a series of optimized extraction techniques which improve on the state of the art. Experimental tests show that our techniques can perform better than the existing techniques on a wide range of data records.


Похожие книги

  1. Serdar Yilmaz, Jozsef Hegedus, Michael E. Bell. Subnational Data Requirements for Fiscal Decentralization: Case Studies from Central and Eastern Europe (Wbi Learning Resources Series). – М.: , 0. – 0 с.
  2. S. Christian Albright, Wayne L. Winston, Christopher Zappe. Data Analysis for Managers With Microsoft Excel With Infotrac. – М.: , 0. – 0 с.
  3. Len Silverston. The Data Model Resource Book, Vol. 2: A Library of Data Models for Specific Industries. – М.: Wiley, 2001. – 576 с.
  4. Yukio Ohsawa, Katsutoshi Yada. Data Mining for Design and Marketing (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series). – М.: , 2009. – 344 с.
  5. Carl McDaniel Jr. Contemporary Marketing Research with Software 3.5 (Data Sets for the comprehensive Cases and PCs), Package. – М.: , 1999. – 896 с.
  6. Mamdouh Refaat. Data Preparation for Data Mining Using SAS. – М.: , 2010. – 424 с.
  7. Jesus Mena. Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection. – М.: , 2010. – 272 с.
  8. Steve Mackay. Practical Data Communications for Instrumentation and Control. – М.: , 2010. – 400 с.
  9. John Park. Practical Data Acquisition for Instrumentation and Control Systems. – М.: , 2010. – 432 с.
  10. David Howe. Data Analysis for Database Design. – М.: , 2010. – 336 с.
  11. Tom Brinck. Usability for the Web. – М.: , 2010. – 496 с.
  12. Joshua Agbogun. Deep Web. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 72 с.
  13. Ramya C. and Shreedhara K. S. Data Mining: Prerequisites of Web Usage Mining. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 84 с.
  14. Susanta Mitra and Aditya Bagchi. Data Model for Social Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 184 с.
  15. Mohammad Sadegh Mirzaei and Issa Moradi. How Can Access to Deep Web. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 88 с.
  16. Jer Lang Hong. Automated Data Extraction for Deep Web. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 260 с.
  17. Yan Wang. Query Selection in Deep Web Crawling. – М.: Scholars' Press, 2014. – 152 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Особенности виртуального общения
Психология
Курсовая работа
28 стр.
Разработка нового товара в маркетинге
Маркетинг
Курсовая работа
40 стр.
Математические модели океанических течений
Переводоведение (теория перевода)
Курсовая работа
42 стр.
Продвижение брендов в шоу-бизнесе
Электроснабжение городов и промышленных предприятий
Диплом
79 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Анна
спасибо Вам огромное.... В следующий раз обязательно обращусь именно к Вам!!!