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深網查詢在Web上眾多的應用，需要查詢大量的數據源才能獲得足夠的數據，如多媒體數據搜索、團購網站信息聚合等．應用的成功，取決于查詢多數據源的效率和效果，當前研究側重查詢與數據源的相關性而忽略數據源之間的重疊關系，使得不同數據源上相同結果的數據被重復查詢，增加了查詢開銷及數據源的工作負載．為了提高深網查詢的效率，提出一種元組水平的分層抽樣方法來估計和利用查詢在數據源上的統計數據，選擇高相關、低重疊的數據源．該方法分為兩個階段：離線階段，基于元組水平對數據源進行分層抽樣，獲得樣本數據：在線階段，基于樣本數據迭代地估計查詢在數據源上的覆蓋率和重疊率，并采用一種啟發式策略以高效地發現低重疊的數據源．實驗結果表明，該方法能夠顯著提高重疊數據源選擇的精度和效率．
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