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一個識別特定主題深網查詢介面的分類器

為了解決Google 表單自動 填 入 時間的問題，作者張珮慈 這樣論述：

根據研究估算，深層網路(Deep Web)的規模大約為表層網路(Surface Web)的400~550倍，為了擷取深網資料庫的內容，首先必須找出資料庫的入口，即深網查詢表單。此外，由於深網內容通常屬於某個特定主題，為了從眾多該特定主題的網頁表單中識別出深網查詢表單，本研究提出一個兩階段的分析方法，結合提交查詢前之表單分析以及提交查詢後之表單分析，發展一個自動化深網查詢介面識別技術。不同於其他研究，本研究不僅能識別出查詢表單，更能進一步過濾搜尋引擎、站內搜尋這類只對靜態網頁進行索引的非深網查詢表單。 在前置準備階段，我們會建立非查詢表單欄位特徵字，並透過大量爬行特定主題查詢表單

以擷取出該主題常見欄位語意。我們的分類系統，在提交查詢前之表單分析這個階段，我們使用非查詢表單欄位特徵字優先過濾常見的非查詢表單，以降低提交查詢的時間成本。在參考提交查詢結果之表單分析這個階段，我們利用常見欄位語意對表單自動填值以實際對表單自動提交查詢，並根據查詢回傳的結果進一步分析，以判定表單是否為特定主題的深網查詢介面。實驗結果顯示，我們提出的方法可以得到高精確度(precision)，不僅可過濾搜尋引擎這類的非深網查詢表單，更可自動偵測及過濾連結失效的查詢表單。