摘要： 针对DCM（Dual Correlation Mining）框架匹配特殊模式集时查准率低下的缺陷，借鉴机器学习领域中的bagging方法，提出一种基于抽样的Deep Web模式匹配框架。该框架随机在模式集中抽取多个子模式集，分别对子模式集进行复杂匹配，集成各个子模式集的匹配结果，在整体上提高匹配的查准率。分析与实验证明该框架在处理特殊模式集时，平均能提高查准率41.2%。
袁 淼，王 鑫. 基于抽样的Deep Web模式匹配框架[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(3): 117-123.
YUAN Miao, WANG Xin. Deep Web schema matching frame based on sampling[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(3): 117-123.
