Rtop-k:基于结构松弛的XML关键字近似查询方法

目前,现有的大多数关键字查询方法都是计算XML包含关键字元素的最紧致片段,这类方法大都忽略了XML文档中嵌入的结构关系,而XML结构化查询能够准确捕捉用户查询的信息,具有较高的准确率.将结构化查询方法与关键字信息检索相结合,通过分析关键字与XML文档的结构关系判断用户查询的需求,将面向对象的思想和松弛查询的方法引入到关键字查询方法中,提出一个新的XML关键字近似查询框架(Rtop-k).实验结果表明,所提近似查询方法能够较为准确地捕捉用户的查询意图,具有较高的查全率和查准率.     

XML文档流上的一种关键字查询方法研究

本文将当前数据库领域的2个研究热点-XML文档和数据流处理一的最新研究结合起来,提出了XML文档流关键字查询的问题。基于最小连通子树的概念。设计了相应的数据结构和基于栈的查询算法,可以有效解决XML文档流上进行关键字查询的问题。具体方法是把XML数据流表示成3类SAX事件：BEGIN（tag）、END（tag）和TEXT0。对每类事件的处理算法进行了详细,并进行了正确性证明。从理论上分析了算法的复杂度,并在XMark和treebank．xml两个数据集上对所提方法进行了广泛的实验。结果验证了本文工作的有效性。     

XML数据流上的关键字查询

XML数据流上的XPath & XQuery查询处理是目前研究者关注的热点问题,但由于XPath & XQuery查询语言相对复杂,在不知道模式信息的前提下,用户很难通过已有的查询接口得到自己感兴趣的数据片断,因此如何在数据流模型上根据XML数据的特点为用户提供最友好的查询接口就成为一个亟待解决的问题.针对这个问题,创新地提出了在XML数据流上做关键字查询的问题,给出了最小相关连通子树(SRCT)的概念用于处理返回的结果,并设计了一种新的基于栈的Lookup算法,可以有效解决在XML数据流上进行关键字查询的问题,最后通过实验从不同角度对Lookup算法的各项性能指标进行了验证.     

XML流上的关键字查询算法

针对当前XML流过滤研究中存在的问题,使用关键字查询方法作为解决方案。提出最右包含边界的概念,结合一个虚拟栈实现用于在XML数据流上进行关键字查询的XVirtual Stack算法。理论分析和实验结果证明,该算法具有高效性。     

空间关键字个性化语义近似查询方法

现有的空间关键字查询处理模式大都仅支持位置相近和文本相似匹配,但不能将语义相近但形式上不匹配的对象提供给用户;并且,当前的空间-文本索引结构也不能对空间对象中的数值属性进行处理。针对上述问题,本文提出了一种支持语义近似查询的空间关键字查询方法。首先,利用词嵌入技术对用户原始查询进行扩展,生成一系列与原始查询关键字语义相关的查询关键字;然后,提出了一种能够同时支持文本和语义匹配,并利用Skyline方法对数值属性进行处理的混合索引结构AIR-Tree;最后,利用AIR-Tree进行查询匹配,返回top-k个与查询条件最为相关的有序空间对象。实验分析和结果表明,与现有同类方法相比,本文方法具有较高的执行效率和较好的用户满意度;基于AIR-Tree索引的查询效率较IRS-Tree索引提高了3.6%,在查询结果准确率上较IR-Tree和IRS-Tree索引分别提高了10.14%和16.15%。     

一种基于自然语言生成的XML关键字查询技术

为了解决基于LCA（Lower Common Ancestor）的XML关键字查询丢失语义的问题,提出了一种基于“自然语言生成技术（Natural Language Generation,NLG）”的XML关键字查询技术,将NLG的内容规划应用到XML文档,产生针对用户查询的消息语句集,通过对消息语句集的筛选既可以实现基于语义的XML关键字查询,又可以极大地提高查询效率。     

XML关键字查询处理研究

关键字查询作为一种有效的信息检索手段,一直以来都是XML数据管理领域研究的热点问题,每年均有大量最新研究成果出现在各种顶级会议和期刊上.针对众多国内外研究者在XML关键字查询领域所作出的创新性工作,该文以XML关键字查询处理系统为框架来组织现有工作,重点分析和比较了查询生成、语义定义、排序机制、查询算法及结果展示等5个关键技术点所涉及的代表性工作的特点,并结合最新的应用需求从有效性和高效性的角度归纳出XML关键字查询技术后续研究面临的问题和挑战.     

XML 数据流上Top-K 关键字查询处理

利用关键字可以在模式未知的情况下对XML数据进行查询.在当前的XML数据流上的关键字查询处理中,打分函数往往不能都满足各种用户不同的需求.提出了一种基于skyline的XML数据流上的Top-K关键字查询.对于这种查询,不需要考虑影响结果与查询相关性的复杂因素,只需利用skyline挑选与查询最相关的结果.提出了两种XML数据流上的有效的基于skyline的Top-K关键查询处理算法,包括对单查询和多查询的处理算法.通过扩展实验对两种算法的有效性和可扩展性进行了验证.经过实验验证,所提出的查询处理算法的效率几乎不受关键字个数、查询结果数量、查询数量等参数的影响,运行时间和文档大小大致呈线性关系.     

一种基于区间预留编码的XML关键字查询算法

近年来,随着XML数据的爆炸式增长,对XML关键字查询技术的研究日益受到关注。数据编码是关键字查询的基础,目前主要有2种方式--基于路径的编码及区间编码。区间编码可更好地适应对查询中的XML数据进行动态的更新,因而具有更多的优势。本文研究基于区间编码的关键字查询问题,提出一种新的查询算法。该算法首先根据预留的区间值建立索引,再根据最小范围值对索引进行选择遍历,减少了不必要的比较,达到了提高查询效率的目的。研究发现,预留空间的选择对查询效率有一定的影响。为此,本文设计一种基于节点自身进行区间预留的编码方式（Interval Reservation Based on Node, IRBN）,为节点设置权值,并根据权值进行区间值的设定,形成根据节点自身分配区间的较为均衡的编码。实验表明,IRBN编码是合理的,有较高的查询效率。     

FastMatch:一种高效的XML关键字查询算法

现有的XML关键字查询方法包括两步:确定满足特定语义的节点;构建满足特定条件的子树。这种处理方式需要多次扫描关键字倒排表,效率低下。针对这一问题,提出快速分组方法来减少扫描倒排表次数,进而基于快速分组方法提出FastMatch算法。该算法仅需扫描一次关键字倒排表就能构建满足特定条件的子树,从而提高了查询效率。最后通过实验验证了该方法的高效性。     

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。     

针对XML文档集的关键词检索结果排序

探讨了针对XML文档集中只与内容相关的关键词检索结果的排序问题,针对XML文档特征提出了一种新的排序模型,它不同于面向Web的XML网页的搜索结果的排序。设计了满足这种排序模型的倒排列表索引结构和搜索引擎的体系结构。     

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。     

XML 关键词检索的查询理解

与纯文本文档集相比,使用语义标签标注的半结构化的XML文档集,有助于信息检索系统更好地理解待检索文档.同样,结构化查询,比如SQL,XQuery和Xpath,相对于纯关键词查询更加清晰地表达了用户的查询意图.这二者都能够帮助信息检索系统获得更好的检索精度.但关键词查询因其简单和易用性,仍被广泛使用.提出了XNodeRelation算法,以自动推断关键词查询的结构化信息(条件/目标节点类型).与已有的推断算法相比,综合了XML文档集的模式和统计信息以及查询关键词出现的上下文及其关联关系等推断用户的查询意图.大量的实验验证了该算法的有效性.     

高效的XML关键字查询改写和结果生成技术

用户使用关键字查询时可能不能准确地表达他们的意图,即使用户正确地表达了查询意图,查询引擎也可能不能准确地返回查询结果.针对这一问题,重点研究了在XML关键字查询中如何进行有效的查询改写并生成有意义的结果.提出4种查询改写操作和查询改写代价的概念,给出了动态规划的方法计算查询改写代价.为了找出最优的查询改写,给出了基于栈的查询改写和结果生成算法,并提出了基于划分的优化算法.最后通过丰富的实验对提出的方法进行了验证.     

XML数据库查询及优化研究

随着网络信息的大量涌现和广泛应用,原来简单的信息发布技术已经不能满足必需的信息交流与共享,XML(eX tensibleMarkupLanguage)的出现似乎为上述问题的解决提供了转化。随着XML技术的不断成熟,要构建基于XML的各种应用,从XML数据源中准确有效地查询所需信息,也就变得越来越重要。文中对XML数据库查询语言及对半结构化数据查询、转换输出、数据集成、XML数据索引、结构模糊查询展开分析,详细探讨了XML查询语言的特点、模式、处理过程和查询优化等技术。     

Accomplishing Deterministic XML Query Optimization

As the popularity of XML (extensible Markup Language) keeps growing rapidly, the management of XML compliant structured-document databases has become a very interesting and compelling research area. Query optimization for XML structured-documents stands out as one of the most challenging research issues in this area because of the much enlarged optimization (search) space, which is a consequence of the intrinsic complexity of the underlying data model of XML data. We therefore propose to apply deterministic transformations on query expressions to most aggressively prune the search space and fast achieve a sufficiently improved alternative (if not the optimal) for each incoming query expression. This idea is not just exciting but practically attainable. This paper first provides an overview of our optimization strategy, and then focuses on the key implementation issues of our rule-based transformation system for XML query optimization in a database environment. The performance results we obtained from experimentation show that our approach is a valid and effective one.     

基于索引的XML查询技术研究

介绍了目前XML数据查询技术的研究现状,对主要的XML索引查询技术作了较深入的探讨,其中包括：基于路径索引的XML查询方法,如DataGuide、1-index、A（k）索引等;基于编码的XML索引查询方法,如Anc_Desc_B^＋、XR树＋XR-Stack算法等。文中对相关XML索引查询方法的优点和不足进行了分析。     

XML模式蕴含及查询优化研究

文中根据离散模式的特点及其图的蕴含概念引入了独特的模式蕴含概念，经研究得出结论：如果模式2蕴含于模式1，则在已知模式1的查询结果时，求模式2时的搜索空间可大大地减小，另外，如果已知模式2的查询结果时，则至少立即就可知模式l的若干个查询结果。这一研究成果被直接用于改善查询效率。