關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象級(jí)別檢索算法研究.pdf

1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),且其數(shù)據(jù)量每天都在不斷的增長(zhǎng)。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和信息檢索技術(shù)的成熟,使得用戶能夠方便高效的檢索數(shù)據(jù)庫(kù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)庫(kù)上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞查詢是目前的研究熱點(diǎn)。該技術(shù)使得用戶不需要懂得復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言和底層的數(shù)據(jù)庫(kù)模式,便可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。目前的研究工作主要是基于元組級(jí)別的方法,由于數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)范化設(shè)計(jì)使得完整的實(shí)體信息被分散到多個(gè)表中,從而該方法返回的結(jié)果并不是完整的實(shí)體信息,用戶通常難以理

2、解。
　　 對(duì)象級(jí)別的信息檢索更直觀地描述了檢索結(jié)果的語(yǔ)義,返回的檢索結(jié)果具有上下文信息,更加符合用戶的查詢需求,已經(jīng)引起越來(lái)越多的關(guān)注和研究。本文首先對(duì)目前幾種典型的具有對(duì)象級(jí)別思想的檢索方法進(jìn)行了介紹;然后給出關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象模型的定義,簡(jiǎn)單的說(shuō),一個(gè)對(duì)象就是數(shù)據(jù)庫(kù)中若干緊密相關(guān)的元組集合;最后設(shè)計(jì)了一個(gè)對(duì)象級(jí)別的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢索方法——DBORank。DBORank算法從數(shù)據(jù)庫(kù)和信息檢索兩個(gè)角度出發(fā)設(shè)計(jì)了一種靈活有效的評(píng)分

3、機(jī)制,它既考慮了對(duì)象級(jí)別數(shù)據(jù)圖的鏈接結(jié)構(gòu),還考慮了圖中對(duì)象結(jié)點(diǎn)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),邊的類(lèi)型和權(quán)值,對(duì)象內(nèi)容相關(guān)性等因素,提高了算法的檢索效果,同時(shí)從迭代算法和Top-K排序算法兩個(gè)方面對(duì)DBORank算法的檢索效率進(jìn)行了優(yōu)化。
　　 最后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)對(duì)象級(jí)別的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢索原型系統(tǒng),利用DBLP數(shù)據(jù)集對(duì)DBORank算法的檢索效果和檢索效率進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文采用P@K和平均查準(zhǔn)率MAP兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)算法的檢索效果進(jìn)行評(píng)價(jià),同時(shí)驗(yàn)證了