基于語(yǔ)義信息的面向數(shù)據(jù)庫(kù)的Top-k關(guān)鍵字查詢(xún)技術(shù).pdf_第1頁(yè)
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1、越來(lái)越多的信息被存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中,面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵字查詢(xún)的需求也隨之增多。盡管許多數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)支持全文本信息搜索,但是,在這些系統(tǒng)中,用戶(hù)必須預(yù)先知道所要查詢(xún)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的模式結(jié)構(gòu),并且通過(guò)某種結(jié)構(gòu)化的查詢(xún)語(yǔ)言查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)。
   Web關(guān)鍵字搜索的巨大成功,使面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵字查詢(xún)成為一個(gè)嶄新的研究領(lǐng)域。然而,面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵字查詢(xún)面臨著三個(gè)挑戰(zhàn):(1)查詢(xún)結(jié)果是由分散在不同關(guān)系表中的元組連接而成。(2)計(jì)算結(jié)果

2、的相關(guān)度時(shí),必須計(jì)算分散在各個(gè)關(guān)系表中的關(guān)鍵字與查詢(xún)關(guān)鍵字之間的相關(guān)度。(3)與文本數(shù)據(jù)庫(kù)相比,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)更復(fù)雜。因此,傳統(tǒng)信息搜索領(lǐng)域的評(píng)分函數(shù)以及搜索算法不能直接應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵字搜索中。
   本文通過(guò)研究元組的語(yǔ)義特性以及元組間的語(yǔ)義關(guān)系,提出一種新的評(píng)分函數(shù)。該評(píng)分函數(shù)不僅涵蓋了當(dāng)前的評(píng)分思想,并且用一些新的指標(biāo)來(lái)衡量查詢(xún)結(jié)果與查詢(xún)關(guān)鍵字之間的相關(guān)性,從而更貼切和準(zhǔn)確地衡量查詢(xún)結(jié)果與查詢(xún)關(guān)鍵字間的相關(guān)度。

3、   基于新的評(píng)分函數(shù),主要提出四種Top-k搜索算法。分別為基本算法、EBA(Early-stopping Block Algorithm)算法、AEBA(Advanced Early-stopping BlockAlgorithm)算法、GAEBA算法(Global Advanced Early-stopping Block Algorithm)。后三種算法以數(shù)據(jù)塊為處理單位,避免頻繁訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),因而提高搜索效率。AEBA算法在E

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