基于关键词的深度万维网数据库查询

深度万维网蕴藏着海量的信息,现有的搜索引擎很难搜索到其中的内容.如何充分地获取深度万维网中的有价值的信息成为一个难题.论文提出了基于关键词的深度万维网的数据库的查询方法,该方法采用朴素贝叶斯算法对关键词进行分类,并采用日志挖掘对采样的数据库进行统计,最终生成查询的SQL,语句.该方法不仅解决了深度万维网多领域的数据库查询,而且能够与现有的搜索引擎进行整合,帮助用户快速有效的查询.     

中文深度万维网数据库的现状研究

深度万维网(Deep Web)已成为万维网上十分重要的资源,是数据库领域的研究热点.目前已有的多数研究主要集中在深度万维网发现、查询接口集成以及查询结果处理等技术层面.然而对于这个超出表面万维网所涵盖信息数百倍的宝贵资源,人们目前还缺乏足够的了解和认识.对于一些基本问题,例如:(1)中文深度万维网的具体规模有多大;(2...     

基于WDB特征和用户查询请求的Web数据库选择

要实现Deep Web领域中的数据集成,提供一个高效的数据检索策略是集成系统要解决的首要问题.面对众多的Web数据库,选择最恰当的数据库进行查询,实现以更小的代价返回更多的数据是研究的核心问题.针对此问题,提出了基于Web数据库独立样本的Web数据库特征表示和抽取方法,并基于该特征,提出了一种综合考虑查询相关度、返回数据量和数据冗余度3个要素的数据源选择方法.实验证明,该方法能够达到预期的研究目标,能较好地满足集成系统的需求.     

产品数据库高效关键词查询设计与实现

产品关键词搜索引擎处理用户关键词查询结果按照一定规则进行排序,目前常见的有按照产品的销量排序、价格排序、人气排序、信用排序和上架时间排序等.但是随着用户对产品定向搜索的需求不断提高,这些排序方法已经无法满足用户的实际需要,在选购产品时,希望能够将多种排序方式综合利用,进而形成最优需求查询结果,基于此需求对产品数据库高效关键词查询进行了设计与实现,尽可能地满足用户关键词查询需求,构建用户偏好模型,引入Skyline查询机制等,辅助消费者进行产品的精准定位.     

主题分布在Deep Web数据库选择中的应用

随着越来越多的信息隐藏在Deep Web中,针对用户查询找出最相关的Web数据库成为亟待解决的问题。提出了一种基于Web数据库主题分布的方法用于Deep Web数据集成中的Web数据库选择。获取主题覆盖度形式的Web数据库内容描述,而后利用选定的Web数据库获取查询主题,最终由查询主题和主题分布矩阵来选择Web数据库。在真实Web数据库上的实验结果表明,该方法既取得了较高的查询召回率,也可有效降低数据库内容描述建立的代价。     

非一致性数据库关键词非聚集约束查询与性能分析

在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B-树与二叉树的原理,提出一种新的针对非一致性数据库的查询方法.通过节点分组访问、分层迭代查询的方法,不仅解决非一致性数据库约束条件难写的问题,而且容易组合选择查询条件,有助于提高查询的灵活性与准确性.     

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 Estinator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。     

Windows NT上利用IIS访问数据库的方法

本文介绍了在WindowsNT上利用Web服务器IIS，在Web站点上进行交互式查询、显示和修改数据库中信息的方法。     

面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择

为有效地利用深网中的资源,深网集成应运而生.为了提高深网集成的效率和返回结果的质量,数据源选择成为深网集成的关键技术.深网数据源大多数是结构化和非合作型的.当前已有的非合作结构化深网数据源选择的研究分为2类:一类是面向离散型关键词查询的源选择;另一类是面向字符型关键词查询的源选择,而未见面向混合类型关键词查询的结构化数据源选择的相关研究.基于此,将用户查询关键词分为检索型关键词和约束型关键词,基于主题词与主题词、主题词与特征词和直方图与直方图的关联特征构建了面向检索型、约束型混合关键词查询的层次化数据源摘要,有效地反映了非合作结构化深网数据源选择中检索型关键词的检索意图和约束型关键词的约束相关性,并依据此摘要给出了相应的数据源选择策略.实验结果表明,该方法在面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择时具有较好的记录召回率及准确率.