DeepWeb数据源发现和分类研究的中期报告本报告旨在描述一项针对DeepWeb数据源的发现和分类研究的中期进展。本研究的目标是确定DeepWeb中的关键数据源类型，并开发一种方法来自动发现和分类这些数据源。为了实现这一目标，研究人员首先进行了对DeepWeb的调查，并确定了其工作原理。他们发现DeepWeb主要包括那些无法通过常见搜索引擎访问的数据源，这些数据源可能包括传统数据库、文件存储库、动态网页、Web服务和API等。接下来，研究人员开发了一种用于发现和分类DeepWeb数据源的方法，该方法主要包括两个组件：爬虫和分类器。爬虫被用来在DeepWeb中搜索数据源，而分类器则被用来根据数据源类型将它们分类。爬虫的实现过程中，研究人员采用了基于深度优先搜索的方法，以确保爬虫能够尽可能快地覆盖DeepWeb。此外，他们也采用了一些技术来处理反爬虫机制，以确保较高的效率和准确性。在分类器方面，研究人员采用了机器学习方法，以确定每个数据源的类型。具体来说，他们使用了一个多层感知器神经网络，将DeepWeb中的数据源分为六个主要类别：文本、图像、视频、音频、静态网页和动态网页。目前，研究人员已经完成了开发和测试所有组件，并成功地确定了许多DeepWeb数据源。他们还计划在未来几个月中进一步完善方法，并将其扩展到更多的数据源和类别。总之，本研究的贡献是开发了一种用于发现和分类DeepWeb数据源的方法，并提供了一个更深入的了解DeepWeb中的关键数据源。