關(guān)系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結(jié)果的聚類展現(xiàn)方法研究.pdf

1、在檢索結(jié)果展現(xiàn)方面，關(guān)系數(shù)據(jù)庫元組級別關(guān)鍵詞檢索系統(tǒng)通常返回給用戶大量相關(guān)的結(jié)果，但是Top-k檢索結(jié)果間往往存在著重疊現(xiàn)象。產(chǎn)生上述問題的原因一方面是包含關(guān)鍵詞的元組可能來自不同的表，而這些表以多種方式相互連接，往往導(dǎo)致系統(tǒng)產(chǎn)生大量相似的檢索結(jié)果，使得展現(xiàn)的結(jié)果存在冗余性;另一方面，查詢關(guān)鍵詞存在多義性，且查詢時捕獲到的語義信息有限，使得展現(xiàn)給用戶的檢索結(jié)果包含多個主題，用戶需要耗費較長的時間找到與自己興趣高度相關(guān)的檢索結(jié)果。

2、　　 針對以上問題，本文研究了關(guān)系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結(jié)果的聚類展現(xiàn)方法，以對象的觀點看待和處理數(shù)據(jù)，無縫地結(jié)合檢索結(jié)果的相關(guān)性和多樣性。通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結(jié)果的聚類(O2RC)算法，從結(jié)構(gòu)和內(nèi)容兩個層面對檢索結(jié)果聚類。用縮略圖、樹型和鏈接目錄三種展現(xiàn)方式，從不同的視角將聚類后的檢索結(jié)果展現(xiàn)給用戶。
　　 首先，根據(jù)對象標簽樹和信息碼算法將檢索結(jié)果集基于結(jié)構(gòu)聚成M個不同的類簇，從結(jié)構(gòu)的角度解決數(shù)據(jù)表之間多種連接方式導(dǎo)致的

3、檢索結(jié)果結(jié)構(gòu)冗余的問題。其次，從對象主題、對象描述、關(guān)鍵詞比例和恰當樹內(nèi)容四個方面計算同構(gòu)類簇中檢索結(jié)果內(nèi)容的相似度，從內(nèi)容的角度解決表達同一主題的檢索結(jié)果重復(fù)展現(xiàn)的問題。最后，將附加了語義描述的聚類檢索結(jié)果以可視化的方式展現(xiàn)給用戶。
　　 本文以O(shè)2RC算法為核心，設(shè)計并實現(xiàn)了一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結(jié)果的聚類展現(xiàn)原型系統(tǒng)。將O2RC算法和Buckshot算法的響應(yīng)時間、準確率、F-Measure值和展現(xiàn)效果進行實驗對比分析