会议论文《基于多分类器的Deep Web入口发现》发表于第六届全国信息检索学术会议。该文针对Deep Web内容难以直接访问的问题，提出一种基于多分类器的入口发现方法。通过融合多个分类模型的输出结果，提升入口页面识别的准确率与召回率。研究实验表明，该方法在多个数据集上均取得良好效果，为Deep Web信息检索提供了有效支持。
文档为pdf格式，0.94MB，总共8页。
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