一种基于用户查询行为模型的案例查询算法

传统的案例查询算法通过被动响应用户的查询请求为用户返回与查询请求相关的案例,忽略了用户查询行为能够对案例查询过程进行指导。提出了一个基于用户查询行为模型的案例查询算法,通过收集用户的查询请求,利用用户查询行为之间的相似度建立用户查询行为的分类模型;分析了用户查询行为的分类算法,重点论述了用户查询行为模型对案例查询过程的指导过程。实验结果表明,该方法能够有效地提高查询结果召回率以及查询成功率。     

大规模中文搜索日志中查询重复性分析

分析大规模中文搜索日志中的查询重复性,通过对查询重复率和用户个体查询重复率等数据的统计发现：查询串的查询频率、文档的点击频率及用户查询频率均符合Zipf分布,查询重复率较高。查询历史越长,查询重复率越高。高查询频率用户的查询重复率较高。以上数据为中文搜索引擎的改进提供了有力的依据。     

多源异构数据库数据查询处理研究

针对多源敖据库之间的异构差异,分析和研究查询执行过程中的查询预处理、查询分解、查询优化相关问题,提出中间件体系结构的多教据库系统解决方法.查询预处理完成时全局查询语句的等价修改,辅助查询分解执行,提高其效率,查询分解将全局查询分解为可在局部数据库上执行的局部查询,同时尽可能保证取回全局查询相关数据,井给出查询分解方法及优化算法.     

GIS中文查询语句的查询条件语义抽取

无论多么复杂的查询语句都是由查询目标和查询条件组成的,查询条件决定着查询语句的结构,查询条件之间可以是并列的,也可以是嵌套的,查询条件的顺序也不是固定的。本文采取信息抽取的原理来抽取查询条件语义信息,提出了抽取查询条件语义信息的算法,这些算法可形成中文查询语句的各种类型的查询条件。实验表明,这些算法可以
以有效地抽取查询条件语义信息。     

多查询共享技术研究综述

传统的数据库系统围绕单次查询的模型构建,独立地执行并发查询.由于该模型的限制,传统数据库无法一次对多个查询进行优化.多查询共享技术旨在共享查询之间的公共部分,从而达到提高系统整体响应时间和吞吐量的目的.将多查询执行模式分为两类,介绍了各自的原型系统——基于全局查询计划的多查询原型系统和以运算符为中心的多查询原型系统,并且讨论了两种系统的优势以及所适用场景.在之后的内容中,将多查询共享技术按照查询的各个阶段分为查询编译阶段中的多查询共享技术以及查询执行阶段中的多查询共享技术两大类.以这两个方向为线索,梳理了多查询计划的表示方法、多查询表达式合并、多查询共享算法、多查询优化等各种方向的研究成果.在此基础上,还介绍了共享查询技术在关系数据库和非关系数据库中的应用.最后,分析了共享查询技术面临的机遇和挑战.     

并行查询下查询执行计划的选择

查询是数据库系统的主要负载,其效率决定了数据库性能的好坏。一个查询存在多种执行计划,当前,查询优化器只能按照数据库系统的配置参数,静态地为查询选择一个较优的执行计划。并行查询间存在复杂多变的资源争用,很难通过配置参数准确反映,而且同一执行计划在不同情景下的效率并不一致。并行查询下执行计划的选择需考虑查询间的相互影响——查询交互。基于此,提出了一种在并行查询下度量查询受查询交互影响大小的标准QIs。针对并行查询下查询执行计划的选择,还提出了一种动态地为查询选择执行计划的方法TRating,该方法通过比较查询组合中按不同执行计划执行的查询受查询交互影响的大小,选择受查询交互影响较小的执行计划作为该查询的较优执行计划。实验结果表明,TRating方法为查询选择较优执行计划的准确率达61%,相比查询优化器提高了25%;而且在为查询选择次优执行计划时,其准确率也高达69%。     

含模糊语言量词的SQL查询技术研究

目前 SQL模糊扩展查询已经研究了带权重的模糊简单查询、复合查询、多表查询、子查询、全关系查询等,在一定程度上解决了查询中的模糊型问题 ,但对于带模糊语言量词的查询研究不多。基于 Zadeh的模糊理论将模糊理论与 SQL系统函数相结合 ,提出了一种解决含模糊语言量词的 SQL查询方法 ,进一步丰富了 SQL模糊查询体系 ,扩展了 SQL模糊查询的应用范围 ,提高了查询能力。     

网络环境下气象数据自动查询系统设计

针对传统的气象数据查询方法存在查询过程复杂、准确率低等问题,提出一种网络环境下气象数据自动查询系统设计方法;首先设置在网络环境下,设计气象数据查询系统的硬件部分和软件部分,其中,系统的硬件由上位机和下位机组成;软件设计包括气象数据查询系统气压查询软件设计、湿度数据查询系统气压查询软件设计、气象数据查询系统气压查询软件设计和气象数据查询系统风向风速查询软件设计,在此基础之上,最终实现气象数据的自动查询;仿真实验结果证明,所提方法可以方便、快捷、准确地查询气象数据信息。     

基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。     

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。     

Access数据库查询教学中的知识点分析

针对非计算机专业学生在学习Access数据库查询过程中遇到的困难,采用对比的方法分析查询的基本概念,提出了选择查询、参数查询、交叉表查询、操作查询和SQL查询在教学过程中需要注意的问题,对初学者正确理解和使用查询有一定的指导意义。     

广域传感器数据库中的多查询优化

传感器网络是目前国际上的一个热点研究领域,被认为是将对21世纪产生巨大影响的技术之一.详细分析了广域传感器数据库中的查询处理技术,并针对多查询间存在的查询冗余问题,提出一种多查询优化算法.首先,把原查询等价分解为与之对应的多个子查询,然后,将所有的子查询作为输入构建一个查询属性图,并利用消除重复子查询算法将全部子查询中存在的重复查询操作删除.最后,根据原查询与子查询的包含关系,把对应的子查询结果进行组合,得到用户最终的查询结果.统计结果表明,此方法可有效地缩短用户查询的响应时间,减少网络内部消息传递的数量.     

移动对象环境下的Topk差值聚合查询策略

聚合查询(GNN)在空间数据库以及网络环境中是一个相对比较新的操作.与传统的只有一个查询结点的kNN查询相比,GNN具有多个查询结点,由于查询点的数目以及它们在数据库空间中分布的任意性,使得GNN查询比只有一个查询点的kNN查询复杂得多.提出了一种基于2个查询点的差值聚合查询,在GNN查询方法中提出的将多个查询点分布于一个MBR的算法并不适用于此类差值查询.基于单查询点的YPK-CNN,利用双曲线性质把查询空间分成几大部分,在此基础上计算出双曲线的渐近线以简化删减条件,直接删减掉不符合条件的搜索空间.实验结果显示,针对这种特定的差值聚合查询,所提出的基于双曲线渐近线过滤策略的查询算法要比基本查询算法在查询响应时间和访问结点次数方面更高效.     

基于XQuery的GML查询机制的研究

GML空间数据的应用越来越广泛,迫切需要解决GML的查询问题.结合XML查询和空间查询的特点,在XML标准查询语言XQuery基础上提出了一套GML查询机制,并详细介绍了GML查询机制的系统框架和XQuery查询处理算法.根据路径表达式中的父子结点和祖先后代结点关系,查询动态数组,找到满足条件的结点集合.对于空间查询部分,调用了开源Java拓扑组件JTS提供的空间查询接口,最终可实现GML空间数据的查询.     

基于日志挖掘的查询概念图扩展

提出将概念图引入查询扩展,从概念的层面上进行语义的扩展。使用概念图表示查询可以更准确地表明用户的查询意图,并在此基础上进行语义的扩展,通过这种方法给出的扩展查询更符合用户的查询意图。对用户查询进行基于概念图的查询扩展,并将结果与百度的相似查询进行了比较,证明基于概念图的查询扩展能更准确地把握用户的查询意图。     

关于Hibernate查询方法的探讨

本文探讨了Hibernate查询的五种方法:HQL查询,本地SQL查询,命名查询,对象化查,动态分离查询。     

基于Zipf Estimator的Deep Web最佳查询词选择

Deep Web的查询中,关键词的选择是一个关键问题。文中针对查询Deep Web中的文本数据库,对查询词的选择作出一些研究。将Zipf Estimator应用于根据查询词的频率选择词条的方法中,提出了用部分文档中的查询词的排序来得出整个文档集中查询词的排序的方法。将Zipf Estimator运用于查询词的选择,减少查询词选择时的运算量,以较少的查询次数得到较多的查询结果。测试结果证明了Zipf Estimator运用于查询词的选择可有效提高查询Deep Web中的文本数据库的效率。     

基于R树及其变种的最近邻查询研究

最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一.最近邻查询根据所查询的目标对象的运动特性分为静态最近邻查询和动态最近邻查询.静态最近邻查询的关键在于运用最小距离和最小最大距离作为查询条件,对索引树的节点进行排序和剪枝进而查找目标对象 通过对现有最近邻查询算法的分析研究,比较这些现有算法的优缺点     

多库模糊查询的设计与实现

目前管理信息系统设计中,数据库查询技术已有很大发展,由传统的按固定方式查询发展到动态生成查询条件的多重模糊查询,扩大了信息的输出量。但上述模糊查询技术仍只限于单库查询,而实际应用中,查询条件常常要涉及多个数据库。本文以行业管理系统为例,提出一种新的模糊查询方法,该方法既实现了多库模糊查询,又可进行单库模糊查询。     

配置式查询模块的设计

配置式查询方法采用SQL语句配置和免编程的方式进行业务查询和统计。配置式查询模块类似设计器,用于创建业务查询功能。通过查询样表Web转换、数据提取和处理规则、模板替换、查询页面展示、明细穿透查询等过程方法和技术,动态生成业务查询结果。配置式查询能降低设计门槛、提升功能开发的效率、快速实现业务查询功能。