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DeepWeb数据抽取关键技术研究的中期报告
鉴于DeepWeb（暗网）所包含的数据量巨大且难以访问，针对如何从中提取数据的问题，研究者提出了一系列关键技术，以便更好地抽取DeepWeb中所需的数据。以下是该研究的中期报告：
1.DeepWeb搜索技术
深网搜索技术是在不公开的网络环境下获得所需信息的重要手段。然而，在搜索DeepWeb时，传统的搜索引擎已经无法胜任，因此需要新的深度搜索技术来获取DeepWeb的信息。本研究采用面向信息丰富网页标记量，在进行搜索时针对其特殊标记采用不同的搜索策略，以便提取更准确的数据。
2.深度Web爬虫技术
DeepWeb中的信息往往需要通过多个搜索表单和数据库来获取，并且网站中的数据不可直接抓取，因此需要采用深度Web爬虫技术爬取数据。在本研究中，采用了基于学习的深度Web爬虫，通过预先构建训练集从而预测每个查询参数的最佳搜索位置，使DeepWeb的爬取更加智能。
3.数据存储和管理技术
DeepWeb的数据格式多样，对数据存储和管理方面提出了更高的要求。本研究采用了面向文档的数据库技术，将DeepWeb中的数据解析成文档，然后存储到数据库中并进行索引。同时，采用了数据清洗和去重技术，为后续的数据分析和处理提供保障。
4.自然语言处理技术
DeepWeb中的信息往往需要进行语义分析和结构化处理，以便更好地理解和利用数据。本研究采用基于机器学习的自然语言处理技术，对DeepWeb中的文本数据进行语义分析和结构化处理，以便更好地提取信息和构建知识图谱。
总之，本研究旨在探索DeepWeb数据抽取的关键技术，为后续研究提供理论支持和技术基础。