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文檔簡介
1、隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,網(wǎng)絡已經(jīng)成為資源數(shù)量最多、種類最全、規(guī)模最大的綜合信息庫,這些信息大致可分為兩類:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),據(jù)統(tǒng)計,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占有整個信息量的80%以上,在信息傳遞過程中,80%的時間是用來獲取信息,因此,如何從Web網(wǎng)上科學高效地獲取信息即是本文研究的意義所在。
XML數(shù)據(jù)庫技術和Web搜索引擎技術的發(fā)展為提高Web信息檢索特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的檢索效率帶來了希望。因為XML數(shù)據(jù)庫技術提供了
2、信息存儲和管理的技術保障,而搜索引擎技術為Web信息檢索構(gòu)建了操作平臺?;诖?,本文針對XML文檔數(shù)據(jù)管理技術及面向Web的分類檢索技術做了深入細致的研究。本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新性工作如下:
首先,綜述和分析了純XML數(shù)據(jù)庫和使能XML數(shù)據(jù)庫的管理技術及索引機制,在分析各種數(shù)據(jù)模型特點基礎上,研究討論了以關系數(shù)據(jù)庫作為存儲源、擴展XQuery作為數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢,通過對XQuery數(shù)據(jù)模型的擴展,提出了基于Schema模式約
3、束的XML數(shù)據(jù)存儲和索引結(jié)構(gòu)SBXI,從用戶邏輯層面定義了XML文檔更新語言XUL,并應用Kweelt查詢系統(tǒng)和JAVA技術實現(xiàn)了文檔更新的關鍵技術。
然后,解決了XML網(wǎng)頁分類的關鍵技術一信息檢索模型問題。由于傳統(tǒng)的向量空間模型不能適用于XML文檔結(jié)構(gòu)相似度比較,提出了基于Tree Miner算法的頻繁結(jié)構(gòu)向量模型,構(gòu)建了文檔特征矩陣的表示方法和相似度函數(shù);并對該模型拓展,進一步提出頻繁結(jié)構(gòu)層次向量模型,不僅挖掘XML文
4、檔的結(jié)構(gòu)信息,同時抽取表征文檔內(nèi)容的關鍵詞信息,提高了相似度量的準確率。通過對頻繁結(jié)構(gòu)挖掘算法TreeMiner進行改進,使其更適合大文檔集合的頻繁結(jié)構(gòu)挖掘,實驗證明基于頻繁模式的檢索模型具有很好的網(wǎng)頁分類效果。
最后,提出了分類檢索與全文檢索結(jié)合的二次檢索策略,從系統(tǒng)設計角度構(gòu)架了以頻繁結(jié)構(gòu)層次向量模型作為信息檢索模型、SBXI作為索引結(jié)構(gòu)的基于主題分類的Web文獻全文檢索搜索引擎的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),并討論了其主要構(gòu)件的功能和工
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