DeepWeb数据库选择和查询转换技术研究的中期报告中期报告研究目的深网（DeepWeb）是指对于普通搜索引擎无法索引的网页，这些网页包括基于数据库的网页。这些数据源对于很多研究具有重要意义，但是目前传统的方式需要手动查询，效率低，不能满足大规模的查询需求。因此，本研究旨在开展针对深网数据库的查询技术研究，构建自动化查询工具，提高数据检索效率。研究内容根据研究目的，本研究主要涉及以下内容：1.深网数据库选择方法研究由于深网是一个非常庞大的数据源，因此需要采用一定的选择方法筛选最合适的数据库进行查询。本研究将从查询效率、数据覆盖率和数据质量三个方面出发，设计并实现选择算法。2.深网数据库查询转换技术研究针对选择后的数据库，需要对其进行查询语句的自动转换。具体而言，是将自然语言查询转换成可执行的SQL查询语句。本研究将结合自然语言处理技术和数据库查询语言知识，构建一个自动查询语句转换工具。3.查询结果排名和过滤技术研究本研究将探究针对深网数据库查询检索结果进行过滤和排序的相关技术。结合查询目的，确定排名和过滤的重要因素，并设计相关算法。同时，针对不同类型的数据源，我们将考虑采用不同的过滤和排序策略。研究进展在研究过程中，我们首先收集了大量的深网数据库，共计100个。接着，我们从查询效率、数据覆盖率和数据质量三个方面，设计了选择算法，并实现了深网数据库选择工具。对于深网数据库查询转换技术，我们使用了自然语言处理技术，目前已经完成了对简单的自然语言查询的转换工作，获得了较好的效果。针对查询结果的过滤和排序技术，我们正在进一步深入地研究中。研究计划1.完善深网数据库选择算法，提高数据库选择效率和数据覆盖率。2.继续完善自然语言查询转换技术，提高查询语句转换的准确率和效率。3.探究适用于不同类型数据源的查询结果过滤和排序算法。4.设计、实现一个完整的深网数据库自动查询工具，对研究成果进行综合应用和评估。