基于关键字之间结构关系的XML查询结果排序方法

非空结果的XML关键字查询中,多个查询关键字之间必然存在联系,这种联系可以通过SLCA(最紧致片段)的结构关系获得.基于SLCA的结构关系,提出了一种推测多个关键字内在联系的XML关键字查询结果排序方法:通过LISA Ⅱ 算法获得SLCA;根据SLCA的结构信息推测出各个关键字之间的内在结构关系,得到所有关键字组成的关系树;然后根据关系树中各关键字对查询结点的严格程度得到对应SLCA的重要程度,据此得到有序的SLCA并输出.该方法利用了XML文档的结构信息对查询结果进行排序.实验结果和分析表明,提出的方法具有较高的准确率,能够较好地满足当前用户的需求和偏好.     

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.     

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。     

以目标节点为导向的XML关键词查询和排序

为了准确推断用户的查询意图,提出一个XML关键词查询和排序的方法。该方法首先根据XML文档结构和语义,分别建立标签信息表和文本信息表表示文档的结构和数据,然后通过标签和文本两个指标确定查询关键词和目标节点的相似性得分,给出排序方法。同时给出该方法实现的算法,并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法可以更准确地推断用户查询的目标节点。     

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。     

基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法

为了解决普通用户对XML文档的近似查询问题,提出一种基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法.该方法利用查询历史推测用户偏好,进而根据用户偏好为原始小枝查询中的每个查询片段分配重要程度,然后基于查询片段重要程度对原始小枝查询条件进行松弛处理,最不重要的查询片段最先松弛,从而确保获取最为相关的查询结果;最后,根据对原始查询和用户偏好的满足程度,将得到的满足松弛查询条件的结果进行排序.实验结果表明,本文提出的查询松弛和结果排序方法能够获得较高的查全率和准确率,并且能较好地满足用户需求和偏好.     

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。     

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。     

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 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.     

XML关键词搜索结果的多样化

可扩展标记语言(extensible markup language,XML)数据的关键词搜索面临着搜索结果数量庞大,同质化严重和不易区分等问题,针对这些问题,提出了一种新的基于多样化的方法.首先从查询结果抽取原型以标识查询结果语义,然后根据结果原型的特点,定义了原型的兴趣度和原型之间的距离,在此基础上,实现了原型的多样化.进一步提出了一种XML关键词搜索结果组织方法,即按照原型聚集查询结果.这种组织方式能够解决上述问题.最后通过实验证明了所提方法的有效性.     

基于结构摘要的XML关键字检索

基于最低最小公共祖先(SLCA)的XML关键字搜索语义,提出一种使用XML结构摘要(summary)对关键字进行索引的方法XKSS.XKSS索引方法通过避免重复存储大量XML树上的含义相同的节点,大幅度降低了索引的空间耗费,并提高了查询性能.基于XKSS建立的索引,提出一个算法SSB-SLCA来计算SLCA节点.实验表明,基于XKSS的关键字搜索方法能够更高效地寻找关键字的SLCA.     

XML关键字检索系统的数据源选择

随着互联网数据爆炸式的增长,信息检索系统逐步采用分布式多数据源架构存储数据,在关键字检索时,选择与用户查询的关键字相关度大的数据源进行查询对提高检索效率显得格为重要.提出一种基于关键字检索的XML数据源选择方法,针对XML文档结构的层次特性,提出一种递归定义的结果评分模型,将结点的关键字频率与路径长度递归地加入到评分模型中,使得评分模型能够准确地评判结果的优劣.同时,利用评分模型定义并提取了XML数据源的摘要,并给出了摘要存储中涉及的压缩、优化、更新等问题的解决方案及算法.根据摘要信息,提出4种数据源选择的方案,并使用DBLP数据集来验证了文章所提出的数据源选择算法的有效性.     

一种基于XLCA的XML关键字搜索方法

关键字搜索是大多数普通用户搜索信息的有效手段,因为他们不需要学习复杂的查询语言,也不需要了解底层数据的结构.本文研究了针对XML文档的关键字搜索问题,首先指出前人基于SLCA的结果集定义的不完备性,进而提出基于XLCA的结果集定义,使得其能够包含所有可能的结果.基于这样的结果集定义,给出了一种精简的索引结构以及相应的搜索算法,并实现了这两种不同的方法,实验证明本文提出的方法在性能以及可扩展性方面均有较大的提高.     

概率XML数据上的ELCA关键字检索

关键字检索是大多数普通用户用来查找信息的首选方式,概率XML数据是时下受到较多关注的不确定数据的一种表现形式.论文主要针对概率XML数据研究其关键字检索的方法.首先选取在确定XML数据上受到广泛认可的ELCA检索结果集,进而提出概率XML数据上的ELCA的结果集定义.其次,基于这样的结果集理论,给出在概率XML数据上进行ELCA的关键字检索的算法,并引入概率阈值的概念加以实现.最后利用实验数据证明了使用合成数据的检索算法具有效率和有效性.     

安全访问控制的XML关键字检索

XML(extensive makeup language)的关键字检索简单易用,用户不必了解数据库的模式,受到人们的广泛关注。当前的相关研究主要集中于关键字检索的算法以及返回结果的组织和排序,却忽视了其中的安全性问题。结合XML关键字搜索和XML安全控制,研究了基于安全访问控制的XML关键字检索技术。在XML关键字的最小最低公共祖先(smallest lowest common ancestors,SLCA)和基于视图的安全访问控制规则的基础上,确定基于安全访问控制规则的XML关键字检索结果;建立基于安全视图的关键字索引,以及在此基础上的关键字检索算法。实验表明,为了满足安全访问控制规则,该算法虽然需要额外的时间开销但总体上是高效的。     

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.