关系数据库的关键词查询性能优化

关系数据库上的关键词查询使得用户不必了解SQL语法或者数据库模式即可方便进行检索,并利用关系表的连接来保证查询的完整性。由于关键词集合查询的信息通常与不同数据类型的字段相关,并且分散在多个表中,而关系数据库缺乏对这类信息有效的索引,从而导致查询效率和准确率比较低。针对关系数据库的结构化模式,提出了一种基于层次树的数据提取方法,将关系数据库模型化为一棵层次树,关键词查询问题转化为树的遍历问题,并从关键词数据类型的分类、属性值之间的相关度、查询结果评分排序等方面设计了一个综合的优化方法。通过实验验证,该方法可以实现以较高的效率和较低的计算代价完成关键词查询。     

SEEKER:基于关键词的关系数据库信息检索

传统上,SQL是存取关系数据库中数据的主要界面.但是,对于没有经验的用户来说,学习复杂的SQL语法是一件困难的事情.实现基于关键词的关系数据库信息检索,将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,用搜索引擎的方式来获取数据库中的相关数据.描述了一个基于关键词的关系数据库信息检索系统SEEKER的设计和实现.现有的关系数据库关键词查询系统只能检索关系数据库中的文本属性,而SEEKER还可以检索数据库元数据以及数字属性.并且,SEEKER采用了更合理的排序公式,支持Top-k查询.实验结果显示,SEEKER具有良好的查询性能.     

一种关系数据库关键词检索相关反馈方法

在关系数据库关键词检索(KSORD)中,用户的检索往往不能一次成功,有时需要多次重构查询(找到一组新关键词)来进行检索,但是查询的重构往往要花费用户大量的时间和精力.针对KSORD的结果,提出了一种相关反馈方法来自动重构查询.该方法选用基于向量空间模型的打分机制对KSORD结果打分,根据用户反馈或伪反馈的结果信息,采用基于概率的方法计算扩展用的语词,以查询扩展的方法自动重构查询进行再次检索.实验结果表明,这种方法能够为用户提供更多的相关结果.     

基于最小Steiner树的关键词查询方法

在关系数据库中,关键词查询无需用户学习查询语言和数据库模式相关知识,而且有效地扩大了查询范围.采用元组图描述关系数据库中元组关系,可使关键词查询问题转化为元组图的最小Steiner树求解问题.本文提出元组图上基于相似度的边权重计算方法,使边权重能够反映元组与关键词相似度的大小.然后,鉴于最小Steiner树求解问题是NP-完全问题,提出按照贪心策略执行Dijkstra算法的最小Steiner树较优解求解算法.最后,通过实验对算法进行了分析和验证.     

关系数据库的关键词检索

SQL查询语言被用于检索关系数据库中的数据,但对于没有经验的用户来说,学习复杂的SQL语法是一件困难的事情。实现基于关键词的关系数据库信息检索,将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,用搜索引擎的方式来获取数据库中的相关数据。本文总结了基于关键字的数据库检索工作的关键技术和研究进展,展望了今后的研究方向。     

基于关系数据库的top-k聚合关键词查询

基于关系数据库的关键词查询,使得用户在不需要掌握结构化查询语言和数据库模式的情况下,可以方便地进行关系数据库查询.给定一个关键词查询,已有的方法通过数据库中的主外键关联,查询得到包含关键词的元组集合.但是,在很多实际应用中,元组集合的聚合结果对用户更有价值;研究了基于关系数据库的top-k聚合关键词查询,提出了基于递归的聚合单元枚举算法——基于递归的完全搜索(recursion-based full search,RFS).为了获得更好的查询性能,设计了新的排序方法、二维索引和快速搜索算法——基于输出的快速搜索(output-based quick search,OQS),从而可以高效地枚举top-k个聚合单元;在不同的数据集上进行了大量的实验,实验结果表明OQS算法具有良好的查询性能.     

一种关系数据库对象级别检索结果的聚类方法

针对关系数据库元组级别关键词检索中存在查询语句多义性及展现结果冗余性等问题,提出一种关系数据库对象级别检索结果的聚类方法。以对象的观点,综合考虑检索结果的相关性和多样性,从结构和内容两个层面对其聚类。基于覆盖树对检索结果进行同构判断,实现第一级聚类;利用核函数计算同构类别中检索结果间所包含内容的相似性,实现第二级聚类;同时对聚类后的结果集进行动态更新。该聚类方法有效降低了展现结果的冗余性,增加了用户可选择的结果类别,提高了检索系统的性能。     

空间数据上Top-k关键词模糊查询算法

基于位置的服务(LBS)变得日益普及,越来越多的研究开始关注如何对空间中的兴趣点(POI)做有效的检索.现有的方法提出了空间数据上的关键词检索,研究如何根据查询的位置和关键词找到相关的POI点.然而,现有方法主要对查询关键词进行精确匹配,不能支持模糊查询:当查询关键词与底层数据存在微小差异的时候,LBS系统不能返回相关的结果.为了满足移动用户的模糊查询需求,文中对空间数据上的Top-k关键词模糊查询问题进行研究:给定一组POI点,检索与查询关键词近似匹配且空间上距离相近的Top-k个结果.为了提供高效的模糊查询,文中首先定义了一种新型的相关性函数,综合考虑了文本相似性和空间距离,进而提出了一种有效的索引结构RegionTrie,并基于RegionTrie设计了高效的Top-k算法.真实数据集上的实验结果表明,文中提出的Top-k算法十分高效,性能远好于对比方法.     

基于Hibernate搜索的数据库全文检索系统

现有关系数据库提供的全文检索服务对中文支持有限且难以检索二进制文本。针对该问题,在开源的数据库检索工具Hibernate搜索的基础上,提出一个对关系数据库内容进行全文检索的模型。该全文检索模型可支持关系对象映射、多种复合查询、中英文混合检索,并能检索以二进制格式存储在数据库中的多种类型的文本文件。     

基于Lucene的语义检索系统

在一种基于LUCENE的传统文本检索引擎之上,采用C/S架构模式的语义检索实验系统。用户可以根据需要,从客户端向服务器提交相应的查询信息配置,服务器根据此配置,通过本体导航与同义词查询2种查询扩展优化技术,对提交的查询关键词组进行查询、扩展等优化处理后,将经优化处理过的查询关键词组导入传统的文本检索引擎中,对文档资源进行匹配,将查询结果根据用户要求的排列,并依次返回给用户。通过用户与服务器的信息交互与对查询语句的查询扩展,该系统提高了查准率与查全率。     

不确定数据库上的top-k关键字查询

关系数据库上的关键字检索和不确定数据处理过去一直是两个独立的研究方向。研究了运用关键字方法检索不确定数据的问题,定义了不确定关键字查询的基本模型和语义,提出了一种在属性级粒度的不确定数据库上进行top-k关键字检索的算法。该算法根据用户指定的k值,计算并返回分数最高的前k个结果,其查询结果的评价函数综合考虑了结果与关键字的相关度和结果在可能世界语义下的概率大小。对算法进行了优化,显著降低了计算复杂度。最后通过实验,证明了算法的高效性和实用性。     

P2P环境下数据管理系统上的Top-k查询

目前大多数P2P系统只提供文件的共享,缺乏数据管理能力.基于关系数据库上的关键搜索,本文提出了一种在P2P环境下共享数据库的新框架,其中每个节点上的数据库被看成是一个文档集,用户不用考虑数据库的模式结构信念,简化了不同节点数据库模式间的映射过程,能更好地适应P2P的分散和动态特性.将基于直方图的分层Top-k查询算法扩展到P2P环境下的数据库管理系统上,文档集和数据库的查询被统一起来,一致对待.在查询处理期间,直方图可以自动更新,同时根据查询结果,邻居节点可以自调整,具有自适应性.实验结果表明,基于关键词的数据库共享突破了传统的数据库共享模式,简化了数据访问方式,而基于直方图的Top-k查询算法提高了查询效率.     

DETECTOR:基于关系数据库通用的在线关键词查询系统

关系数据库上的现有数据库关键词检索系统可分为在线和离线两大类,它们都难以兼顾查询效率和效果:在线系统能够获得数据库最新结果,但速度较慢;离线系统使用预处理提高查询速度,但若数据库更新就要重新执行预处理.在离线系统DETECTOR基础上,设计并实现增量更新方案,在不影响查询效率的前提下最大程度地保证了查询结果的准确性.另一个贡献是实现了通用的预处理模块,使得普通用户也能顺利进行预处理操作.     

Query Intent Disambiguation of Keyword-Based Semantic Entity Search in Dataspaces

Keyword query has attracted much research attention due to its simplicity and wide applications. The inherent ambiguity of keyword query is prone to unsatisfied query results. Moreover some existing techniques on Web query, keyword query in relational databases and XML databases cannot be completely applied to keyword query in dataspaces. So we propose KeymanticES, a novel keyword-based semantic entity search mechanism in dataspaces which combines both keyword query and semantic query features. And we focus on query intent disambiguation problem and propose a novel three-step approach to resolve it. Extensive experimental results show the effectiveness and correctness of our proposed approach.     

关系数据库中的关键词查询结果动态优化

关键词查询可以帮助用户从数据库中快速获取感兴趣的内容,它不需要用户掌握专业的数据库结构化查询语言,降低了使用门槛.针对基于关键词的数据库查询,基于数据图的方法是一种比较常见的方法,它把数据库转换成数据图,然后从数据图中计算最小Steiner树.但是,已有的方法无法根据不断变化的用户查询兴趣而动态优化查询结果.提出采用蚁群优化算法解决数据库中的关键词查询问题,并提出了基于概念漂移理论的用户查询兴趣突变探查方法,可以及时发现用户兴趣的突变.在此基础上,提出了基于概念漂移理论和蚁群优化算法的查询结果动态优化算法ACOKS^*,可以根据突变的用户兴趣,动态地优化查询结果,使其更加符合用户查询预期.在原型系统上得到的大量实验结果表明,该方法具有很好的可扩展性,并且可以比已有的方法取得更好的性能.     

基于E-R图的关系数据库关键字查询

随着信息检索技术和数据库理论的发展,如何通过信息检索技术在关系数据库中获取有用信息,并使普通用户也可以完成在关系数据库中的关键字查询,成为近期研究人员研究的热点.基于关键字的关系数据库查询系统无需用户了解数据库模式和结构化查询语言,用户只需输入几个关键字就可以得到查询结果.基于关系数据库的原型E-R图,根据意义的不同对实体进行分组.查询时根据关键字所属关系表,确定查询的实体集合,划定查询范围,提高查询效率.提出了新的算法来提高系统的查准率.最后,通过实验对E-RKS系统效能进行验证.     

Keyword search in relational databases

This paper surveys research on enabling keyword search in relational databases. We present fundamental characteristics and discuss research dimensions, including data representation, ranking, efficient processing, query representation, and result presentation. Various approaches for developing the search system are described and compared within a common framework. We discuss the evolution of new research strategies to resolve the issues associated with probabilistic models, efficient top-k query processing, and schema analysis in relational databases.     

基于语义的数据库关键词检索系统

数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点：倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。     

Keyword query with structure: towards semantic scoring of XML search results

Keyword search is an effective paradigm for information discovery and has been introduced recently to query XML documents. Scoring of XML search results is an important issue in XML keyword search. Traditional “bag-of-words” model cannot differentiate the roles of keywords as well as the relationship between keywords, thus is not proper for XML keyword queries. In this paper, we present a new scoring method based on a novel query model, called keyword query with structure (QWS), which is specially designed for XML keyword query. The method is based on a totally new view taken by the QWS model on a keyword query that, a keyword query is a composition of several query units, each representing a query condition. We believe that this method captures the semantic relevance of the search results. The paper first introduces an algorithm reformulating a keyword query to a QWS. Then, a scoring method is presented which measures the relevance of search results according to how many and how well the query conditions are matched. The scoring method is also extended to clusters of search results. Experimental results verify the effectiveness of our methods.