一种基于XML小枝查询片段松弛的近似查询与结果排序方法

提出了一种基于XML小枝查询片段松弛的近似查询与结果排序方法来实现用户在XML文档中的近似查询:通过收集用户的查询历史来推测用户偏好,并以此计算原始小枝查询分解得到的查询片段的重要程度,然后按照重要程度的排序进行查询松弛;在松弛方法中,根据查询片段数目的不同采用不同的松弛方法,若片段数目较多则以查询片段为粒度对其松弛,较少则以查询结点为粒度对数值查询与非数值查询采用不同的方法进行松弛,得到最为相关的近似查询结果;最后按近似查询结果对原始查询和用户偏好的满足程度进行排序并输出。实验证明,该近似查询方法能够较好地满足用户的需求和偏好,具有较高的查全率和准确率。     

基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法

为了解决普通用户对XML文档的近似查询问题,提出一种基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法.该方法利用查询历史推测用户偏好,进而根据用户偏好为原始小枝查询中的每个查询片段分配重要程度,然后基于查询片段重要程度对原始小枝查询条件进行松弛处理,最不重要的查询片段最先松弛,从而确保获取最为相关的查询结果;最后,根据对原始查询和用户偏好的满足程度,将得到的满足松弛查询条件的结果进行排序.实验结果表明,本文提出的查询松弛和结果排序方法能够获得较高的查全率和准确率,并且能较好地满足用户需求和偏好.     

基于近似函数依赖的关系数据属性权重评估方法

在现实应用中,一些关系数据的规范化程度不高,往往存在数据冗余和不一致现象。为了有效评估此类数据 中的属性重要程度,提出了一种基于近似函数依赖的属性权重评估方法。该方法基于一致集的概念导出最大集,生成 最小非平凡函数依赖集,从而找出属性之间的近似函数依赖关系,进而求出近似候选码和近似关键字,在此基础上根 据属性支持度计算属性权重。实验结果和分析表明,提出的属性权重评估方法能够合理地获取关系数据中的属性重 要程度,算法具有较好的稳定性和较高的执行效率。     

时态XML索引方法

XML作为一种数据交换的国际标准,已经贯穿于Internet应用的各个领域之中,时态作为XML信息的属性发挥着重要的作用。基于对XPath扩展后的模型,提出一种新的时态XML的索引方法,建立结点表,构建语义时态数据树,并根据各语义点的时间段对结点进行点集划分。新的索引方法提高了对时态XML文档查询效率。     

基于条件偏好的XML查询结果排序方法

摘要为了解决XML查询的信息过载问题,提出了基于条件偏好的XML多查询结果排序方法。该方法把用户指定的内容查询谓词作为上下文条件,然后在原始XML数据和查询历史上利用概率信息检索模型推测当前用户偏好,评估结果元素中被查询指定的属性单元值与未指定的属性单元值之间的关联关系以及未指定的属性单元值与用户偏好之间的相关程度,进而构建查询结果元素打分函数;在此基础上,利用打分函数计算结果元素的排序分值,并以此对查询结果进行排序。实验结果表明,提出的排序方法具有较高的排序准确性,能够较好地满足用户需求和偏好。     

基于四层贝叶斯网络的XML文档信息检索模型

提出了一种新的基于贝叶斯网络对XML文档信息进行查询的模型方法.该模型支持针对XML文档信息的结构化查询.基于XML信息查询的特点,利用XML数据集中语词、元素和结构化单元的统计信息对模型的拓扑结构和条件概率进行了学习;结合概率函数的方法,利用模型的概率推理进程对XML文档和结构化查询条件的相关度进行了估算.最后在基于INEX测试集的实验中证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于结点权重模型的XML片段检索策略

当用户向XML检索引擎提交查询后,返回的结果通常远远多于用户的期望,返回结果中难免有一些不相关的文档或结点.对于以文档为中心的XML文档集合,XML片段检索是根据用户的查询,从XML检索引擎返回的XML文档或结点中抽取出仅包含数百字节的片段,用户可以通过该片段判断片段所在的XML文档或结点与查询的真实相关性,以决定是否有必要进一步阅读,从而有效地提高从XML文档中获取信息的效率.该文提出了基于结点权重模型的XML片段检索策略.该策略先利用结点权重模型ATG(平均主题概括强度)对XML文档集中的标签或路径设置权重,再将该权重用于BM25模型,得到BM25NW检索模型.在利用BM25NW检索出XML结点后,对结点中定长窗口进行评分,考察其是否适合作为片段内容.最后在保证信息冗余较小的条件下,选择得分较高的窗口内容组成片段返回给用户.INEX 2011片段检索任务上的评测结果显示,基于结点权重模型ATG的XML片段检索策略具有很强的竞争力,性能明显优于其它参赛系统.     

一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法

提出了一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法。给出了基于语义的XML文档间距离的计算方法，结合该语义距离，提出了基于网格的八邻域聚类算法对XML数据库进行聚类划分，进而利用在聚类过程中得到的聚类中心对静态有序选择算法的近似查询评估阶段进行优化，使得不用对XML数据库进行完全遍历就能及时返回满足用户需要的查询结果。最后，在汽车外形智能化设计的实验中表明该算法有效地提高了静态有序选择算法的查询效率。     

XML函数依赖及其推理规则

函数依赖在关系数据库和XML文档中都是一种重要的语义表达．通过分析函数依赖的表现形式在XML文档和关系数据库中的不同之处,提出了基于DTD中的路径表达式的XML函数依赖的概念．它不仅能表达元素的属性和元素的值之间的函数依赖,而且也能表达元素之间的函数依赖．给出了关于XML函数依赖的一组完备的推理规则集,这对解决XML函数依赖的蕴含问题具有重要的意义．     

一种改进的XML向量空间模型及其近似匹配算法

XML已成为网上数据交换和存储的标准,然而现有的XML文档模型存在很多问题.综合了数据挖掘和信息检索两方面的技术,对传统的向量空间模型加以扩展,提出一种新的基于语义和支持度的XML向量空间模型并给出其生成算法,该模型抽取文档集的频繁路径作为特征,然后利用XML本身的语义特性,对标签之间作ontology判断.最后,基于该模型提出一种XML近似查询算法,将文档矩阵从改进的VSM空间映射到潜在语义空间,并在转换后的空间获得近似查询结果并排序.对提出的方法进行理论分析和实验验证,得到满意的结果.