基于关系数据库的关键词查询

介绍了基于关系数据库的关键词查询问题的研究背景;阐述了解决该问题的两大类方法,即基于数据图的方法和基于模式图的方法,并详细介绍了各种方法的原理以及各自的优缺点;最后展望了未来的研究方向.     

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.     

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.     

基于数据图的关系数据库关键词查询排序研究

针对基于数据图的关系数据库关键词查询结果的排序问题, 提出了基于多因素的结果二度排序法。该方法结合结果结构权重和信息检索中常用的内容匹配, 首先采用结果路径权重衡量关键词之间的关联紧密程度对结果粗排序; 然后, 对于结构权重相等的结果, 引入信息元组中的关键词词频和包含关键词的信息量对结果细排序。实验分析表明, 该排序方法能将与查询条件高度相关的结果排在前面, 提高结果的查准率。     

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。     

关系数据库的关键词检索研究

近年来,关系数据库的关键词检索研究再度成为热点问题。本文首先对关键词检索的一些基础知识进行阐述,接下来再对检索处理的相关技术和方法比如关系数据库模式与模式图的相关定义、检索处理、查询语言、评分与排序、提交查询结果这几个方面进行完整的分析。     

KWSDS:关系数据库中Top-k关键词搜索系统

关系数据库中的关键词搜索技术已经成为信息检索领域的研究热点,它为没有任何SQL语法知识的用户提供了一个简单友好的接口.但是现存的关键词搜索系统主要依赖于数据图或模式图,而单独使用数据图或模式图的算法搜索效率不高,结果准确率也较低.设计实现了一个Top-k关键词搜索系统(keyword search system based on database graph and schema graph,KWSDS),用户提交关键词后,系统对关键词进行预处理,消除一些脏关键词.首次提出使用数据图与模式图相结合的方法,设计了同表查询算法和异表查询算法,分析了算法的正确性和时间复杂度,并且提出了相关性结果排序方法.KWSDS系统的搜索算法运行时间短,搜索结果准确性高,具有良好的查询性能.最后通过实验验证了KWSDS的效率.     

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.     

关系数据库上基于非数值属性关键词的模糊查询

关系数据库上的关键词查找技术使得用户像使用搜索引擎一样获取数据库中的相关数据.然而,这种技术只实现了精确查询,还不能很好地实现模糊查询.本文通过引进分类学习中的Rocchio算法并对其做小部分修改,用于数据库的关键词查询中,结合不同类型对象之间相异度和相关度的量化计算,每次返回的结果集按照相关度降序排列,实现精确到模糊的查询.如果用户不满意初始查询结果集,利用Rocchio算法经过几次交互,便可不断满足需求.对权值优化的Rocchio算法反馈过程进行了实验测试,结果证明是比较令用户满意的,而且返回的结果集中少量的不相关集合可以提高查询的性能.     

A novel keyword search paradigm in relational databases: Object summaries

This paper introduces a novel keyword search paradigm in relational databases, where the result of a search is an Object Summary (OS). An OS summarizes all data held about a particular Data Subject (DS) in a database. More precisely, it is a tree with a tuple containing the keyword(s) as a root and neighboring tuples as children. In contrast to traditional relational keyword search, an OS comprises a more complete and therefore semantically meaningful set of information about the enquired DS.The proposed paradigm introduces the concept of Affinity in order to automatically generate OSs. More precisely, it investigates and quantifies the Affinity of relations (i.e. Affinity) and their attributes (i.e. Attribute Affinity) in order to decide which tuples and attributes to include in the OS. Experimental evaluation on the TPC-H and Northwind databases verifies the searching quality of the proposed paradigm on both large and small databases; precision, recall, f-score, CPU and space measures are presented.     

基于本体的关系数据库语义检索

以经济学领域本体为例,首先研究SemSORD基本原理和方法,然后提出基于关系数据库关键词检索(Keyword Search over Relational Databases,KSORD)技术实现的关系数据库语义检索模型,并实现相应的原型系统Si-SEEKER,最后提出该领域的研究挑战和技术发展趋势。     

从关系数据库构建语义丰富本体的方法

网络中大量数据存储在关系数据库中,利用这些数据资源构建领域本体是实现语义Web的任务之一。制定了一组优化的通用转换规则(特别注重对元组信息的语义分析与挖掘),结合领域专家的选择判断,在尽量保留和挖掘关系数据库语义信息的基础上,给出了一个从关系数据库半自动构建OWL本体的方法,同时利用WordNet对本体进行语义丰富,并最终通过系统实现转换过程。     

基于完全化语义的关键词检索研究*

已有方法解决了结果集要求是关于关键词检索结果全集而带来的无检索结果的问题,但非空子集作为结果集有较大冗余。提出了一种基于完全化语义的关键词检索方法,对检索关键词进行语义标准化处理,识别处理后采用不同的检索评分器评分,基于检索核给出了针对不同类型的检索算法,生成连接元组集,取得相邻拓展连接元组集,转换得到SQL检索语句,将所有的查询结果返回给用户。实验表明,采用了检索核的方法可以很好地避免数据冗余情况。     

基于关键字的数据库搜索研究综述

介绍了基于关键字的关系数据库搜索技术的研究成果,从数据建模、体系结构、关键算法等几个方面详细分析和比较了各种技术的特点和优劣,并指出了现有技术中存在的一些问题,提出数据库关键字搜索技术未来的研究方向。     

结合查询相关性的关键词查询排序方法

针对关系数据库关键词查询系统中的结果排序问题,提出了一种新的排序方法.该方法结合了查询相关性和结构权重,将单个元组看作是一个虚拟文档,通过对元组引入信息检索(information retrieval,JR)式评分方式,采用标准化词频和标准化逆文档频率说明元组与查询条件之间的相关性程度,对整个结果采用结构权重来反应结果的语义强度.相比于以往只考虑结构权重的排序方法,该方法能更有效的将与查询高度相关的结果排在前面.实验结果表明,结合查询相关性的排序方法可以有效的对结果进行排序.