基于语义的移动数据库的查询优化

在移动环境下,把大多数移动客户端用户频繁访问的数据(即热点数据)组织起来,以周期性的广播形式提供给移动客户端访问的数据广播技术是一种解决移动客户频断性的有效方法．移动数据的广播顺序直接影响移动查询的效率．为提高移动查询的效率,提出了基于语义顺序模型SOM、优化移动数据的广播顺序。     

利用构建语义词典的查询自动分类方法

为解决传统的文档分类方法和手工分类方法都不适宜于处理查询分类的问题,提出了一种基于Web的自动构建特定主题的语义词典的方法来分类搜索查询,通过基于主题的Web信息采集和bootstrap-ping,由某个主题的少量关键词逐步扩充,最终得到该主题的语义词典及词典中每个单词的相对词频.Web中信息的冗余和各主题语义上的差别使各主题的语义词典中单词的种类和数量存在很大差异,这种差异可以用来对用户的搜索查询进行分类.实验结果表明,利用语义词典可以较准确地将用户的查询分类,同时该分类方法基本上不需要人工介入,且可适应搜索查询覆盖面广和实时性强的特点,较好地解决了搜索查询分类的问题.     

用于分布式语义查询的语义逼近方法

传统的基于关键词的信息查询方法已经不能满足用户的需要. 为此,提出基于语义逼近的信
息查询方法,探讨了语义替换规则和基于逼近度的查询结果排序策略. 最后基于多代理技术
实现了一个分布式语义查询系统,能执行跨多个本体的语义查询任务.      

一种XML代数及其查询优化方法

现有的XQuery处理策略有基于核心语法一次一结点的方法和基于代数的一次一集合2种,单独使用这2种方法都不能很好地解决XQuery查询处理和查询优化问题.该文提出了一个有效的XML代数系统-ETA.总结已有的XML代数的工作,分析新的XML查询问题,并在前述2种策略的思想的基础上提出了操作范围的概念.提出XML代数查询优化策略,主要包括选择谓词下移、抽取下移与分合、抽取替代自连接以及XML函数依赖及键约束等策略.ETA代数能够表达W3C的用例和XMark测试集的所有查询,查询效率得到提高.     

一种基于实视图的自适应查询优化系统框架

提出一种基于实视图的自适应查询优化系统SAQOS,能根据用户查询模式、查询特征以及各种约束条件自适应地选择实视图,并利用实视图进行查询重写得到最优的重写查询,从而提高查询性能.该系统将视图选择与重写机制有机地结合在一起,既考虑了两者的交互性,又考虑了独立性.其框架具有很强的灵活性和可扩充性.     

基于语义网构建的MISKSS

通过对语义网技术、语义网应用系统的深入研究，并把语义网技术应用到知识服务中，构建了一套导弹实体语义网知识服务系统（missile instances semantic knowledge service system，MISKSS）。它将武器装备中导弹实体进行了语义化组织、语义查询、语义推理，其目的是通过以导弹领域本体的构建过程作为例子，其他的飞机、舰艇等的领域本体的构建过程与此类似，综合形成武器装备领域本体的知识服务系统，为军队装备科技提供准确、权威、及时、持续的信息资源保障及决策支持。     

基于Ontology的语义查询分析研究

目前的搜索引擎普遍存在着查全率和查准率不高的问题,任何一个简单的查询都可能返回数以万计的检索结果,而其中只有很少一部分与用户真正的检索要求有关,对查询的处理是基于本体（Ontology）的语义检索最重要的部分.针对现有查询分析方法的不足,提出了一种基于Ontology的综合词义关系和语义关联分析的查询分析算法,给出了基于本体映射的语义相似度算法,通过对用户输入关键字词义特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了用户输入关键字到本体概念映射的完整性和准确率,保证了用户查询和检索语言在语义上的一致性,提升了查询的满意度.     

基于语义相似度的查询扩展研究

该文分析和量化了影响本体语义相似度的各种因素,并提出了一种基于距离的概念语义相似度计算模型。在此基础上,通过对相似度阈值的控制来调整扩展概念集的范围和大小,从而实现语义概念层次上的查询扩展。经过实验分析,验证了该方法的合理性及可行性。     

基于关系查询的应用系统向语义网移植的研究

针对基于关系数据库的遗留系统能否集成到语义层这一问题,研究关系查询到语义查询转换的完备性.分析一种从关系数据库获取本体的自动学习方法,抽取数据库表、属性同本体类、属性之间映射函数.基于这些函数,得出关系对应的基本简单协议和RDF查询语言(SPARQL)代数表达式.逐一用SPARQL代数来模拟5种基本关系代数运算:选择、投影、并、差和笛卡尔积,并给出其相应的转换算法.结果表明:在这种本体学习的方法下SPARQL代数可以表达5种基本关系代数,以及由它们组合而成的关系表达式,因此,SPARQL是关系完备的,并支持那些基于关系查询的遗留系统向语义层的移植.     

一种数据挖掘中的冰山查询优化算法

在数据挖掘技术中,关联规则可以挖掘发现大量的数据中项集之间有趣的关系或相关联系。冰山查询是关联规则挖掘的一种算法,特别是针对购物篮分析。介绍了数据挖掘的具体应用,使用改进的BUC算法(BUCE算法)以深度优先的处理方法,并综合其他传统算法,提高了处理冰山查询的有效性。同时BUCE算法在数据分组后聚集,减少I／O开销;对分组的数据排序,有利于数据的剪枝处理,将小于最小支持度的分组以后的数据可以全部剪去。所以BUCE算法提高了BUC算法的执行效率     

基于语义概念树和局部上下文分析的查询扩展

针对信息检索中因文档与查询词之间的不匹配而影响信息检索效果的问题,提出了一种结合基于语义概念树和局部上下文分析的查询扩展模型。该模型对用户提交的查询关键词进行扩展,扩展词来源于基于语义概念树和局部上下文分析的扩展词。实验结果表明,与单纯采用局部上下文分析方法(LCA)相比,该方法有更优的检索性能。     

一种基于XQuery的查询分解算法

针对查询分解算法查询的局限性和较低的查全率,提出了一种基于本体XQuery语言FWR表达式的查询分解算法．该算法利用XQuery全局查询语句,以FWR表达式的3项操作（构造查询范围、子查询条件和子查询输出属性集）将基于全局本体的查询分解到针对局部本体的子查询,能够降低查询分解的复杂性、保证查询的语义完整性,并能提高查全率．通过实例进行具体分析,验证了算法的有效性．     

三维高速铁路场景对象的地理本体建模与语义查询

针对高速铁路场景对象种类繁多、空间关系复杂的问题,采用地理本体建模方法,进行多层次概念模型分析,研究专业领域本体映射与本体集成方法,构建场景对象本体知识库,并在引入语义距离和知网（HowNet）的基础上,分别构建语义相似度和语义相关度的计算模型,进而实现基于地理本体的场景对象语义查询.实验证明,查询方案不仅能够利用地理本体显式化的描述能力提高查询效率,还能够借助语义相似度匹配方法提高查询的准确性.研究成果对三维高速铁路场景对象的存储、管理、建模与分析等应用具有较强的实际意义.     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

基于本体的语义检索系统的设计

因特网上现有的各种检索方法都是基于关键词的,而关键词检索的弊端就是它的低查全率和低准确率。在对比现有检索技术与语义检索技术之后,着重介绍了语义Web、本体以及相关的工具如Protégé、Jena以及SPARQL查询语言等,构建了一个花卉文献本体,开发出基于该本体的语义检索系统。该系统比较了传统检索与语义检索2种方式,验证了语义检索技术的优势所在,提供了简单的推理功能,可以对关于花卉的一些语句进行推理验证。     

基于概念格的语义Web服务匹配研究

以本体论和概念格理论为基础，提出一种基于语义Web 服务相似度的功能匹配方法；根据该方法实现了一个原型系统，为语义Web服务查找匹配提 供了一种可行的解决方案.