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文檔簡介
1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫中存儲了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),且其數(shù)據(jù)量每天都在不斷的增長。隨著數(shù)據(jù)庫技術(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)庫中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)庫上實現(xiàn)關(guān)鍵詞查詢是目前的研究熱點。該技術(shù)使得用戶不需要懂得復雜的結(jié)構(gòu)化查詢語言和底層的數(shù)據(jù)庫模式,便可以對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行查詢。目前的研究工作主要是基于元組級別的方法,由于數(shù)據(jù)庫的規(guī)范化設(shè)計使得完整的實體信息被分散到多個表中,從而該方法返回的結(jié)果并不是完整的實體信息,用戶通常難以理
2、解。
對象級別的信息檢索更直觀地描述了檢索結(jié)果的語義,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)引起越來越多的關(guān)注和研究。本文首先對目前幾種典型的具有對象級別思想的檢索方法進行了介紹;然后給出關(guān)系數(shù)據(jù)庫對象模型的定義,簡單的說,一個對象就是數(shù)據(jù)庫中若干緊密相關(guān)的元組集合;最后設(shè)計了一個對象級別的關(guān)系數(shù)據(jù)庫信息檢索方法——DBORank。DBORank算法從數(shù)據(jù)庫和信息檢索兩個角度出發(fā)設(shè)計了一種靈活有效的評分
3、機制,它既考慮了對象級別數(shù)據(jù)圖的鏈接結(jié)構(gòu),還考慮了圖中對象結(jié)點的內(nèi)部結(jié)構(gòu),邊的類型和權(quán)值,對象內(nèi)容相關(guān)性等因素,提高了算法的檢索效果,同時從迭代算法和Top-K排序算法兩個方面對DBORank算法的檢索效率進行了優(yōu)化。
最后實現(xiàn)了一個對象級別的關(guān)系數(shù)據(jù)庫信息檢索原型系統(tǒng),利用DBLP數(shù)據(jù)集對DBORank算法的檢索效果和檢索效率進行了實驗驗證。論文采用P@K和平均查準率MAP兩個評價指標對算法的檢索效果進行評價,同時驗證了
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