异构专利数据源集成系统中查询的研究

为了有效地对异构专利数据源进行统一的查询,提出一个基于本体的异构专利数据源集成系统.该系统引入本体解决数据源集成中存在的语义异构,通过全局数据模式为用户提供统一的查询接口,将用户针对全局数据模式的查询重写为针对各个局部数据源的子查询.使用该系统,用户可以从异构的专利源中得到正确的查询结果.     

基于多本体的网格数据并行查询

对于综合运输中的铁路、公路、水路和航空运输系统中的异构数据源可以使用网格来实现数据的集成。为了提高网格集成环境中用户查询（涉及多异构数据源）的效率和精确性,提出了基于多本体的并行查询处理方法,给出了全局查询的生成算法和基于查询树的全局查询分解算法。     

基于客户本体的客户特征提取

首先介绍了本体及客户本体的概念,然后提出了基于客户本体的客户信息集成框架,接着提出利用基于客户本体的查询扩展和查询重构进行客户特征提取的方法和步骤,最后用一个实例说明了基于客户本体的客户特征提取方法。     

基于语义的信息集成系统研究

语义网技术的发展为传统的信息集成领域带来了新的契机,构建基于语义的信息集成系统对于知识的表示、信息的组织与检索等有着重要的意义.通过对领域本体的构建方法和对基于本体的数据集成方法的分析,提出一种基于语义的信息集成模型,改进了传统的基于视图的查询响应方法,在传统的数据库层上构建了RDF/OWL视图,实现了关系模式向本体模式的转换,将SPAROL向SQL转化的查询处理运用于查询重写中.从技术与应用的角度论证了系统的可行性.     

一种异构数据集成中的动态查询优化方法

查询优化是异构数据集成中需要解决的关键问题之一，但环境的分布性、异构性以及局部数据源的自治性使得异构数据集成中的查询优化变得非常困难。通过对异构数据集成中查询后处理调度的分析，给出了查询后处理的全局查询图表示，并给出了基于全局查询图的查询后处理并发调度方法，最后给出了一种基于统计推理的查询后处理动态优化策略，它可用于基于全局查询图的查询调度中，实现查询后处理的动态优化。     

基于自然语言理解的SPARQL本体查询

为了用户能够方便地获取本体知识,提出了基于自然语言理解的SPARQL本体查询。利用Stanford Parser分析用户的自然语言查询,根据语法构建查询三元组,与关键词的方法相比,有效地减少了组合的个数。结合用户词典,能较准确地把查询三元组的词汇映射到本体实体。分值计算时除了考虑词语的形式相似和语义相似外,还考虑了概念的模糊性,尽量返回具体的概念。利用本体推理获取隐藏在本体中的信息,对查询进行过滤和限制,提高了准确率。用户通过图形交互界面和系统进行交互,选择需要的结果,最后返回树形查询结果,并能看到相关的信息。实验结果表明,该方法达到了预期的效果。     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

基于本体的关系数据集成的查询处理

为实现异构关系数据库的语义集成,针对传统集成技术存在的问题,在对语义网等相关技术进行分析的基础上,研究基于本体的关系数据集成系统中的查询处理问题,提出了一种基于本体的关系数据库集成框架。设计了基于本体的关系数据的描述方法,使用本体作为集成的全局模式来描述关系模式的语义。设计了查询重写算法,该算法可以将基于全局模式的SPARQL查询重写为针对具体关系数据库的查询,从而实现对异构关系数据库的集成。实验表明,该算法具有良好的可扩展性。     

基于本体的查询扩展研究

查询扩展是优化信息检索的一种有效方法。基于关键词的查询扩展对语义信息的忽略为结果带来了不好的影响,因而提出一种基于本体的查询扩展方法。首先建立本体模型,通过计算本体中的概念语义相似度和实例语义相似度,实现语义查询扩展。     

基于本体的异构数据库集成方法

随着数据库种类的增多,在查询不同数据库时,经常碰到用户术语和数据库术语不匹配的问题.提出了一种基于本体理论的异构数据库集成方法,该方法利用了一个全局字典,建立各局部数据库的本体,通过中间件和局部查询代理处理用户请求,用他们自己的术语(不精确查询)进行查询.给出了本体模型和查询处理算法以及原型系统的实现.     

Access数据库查询教学中的知识点分析

针对非计算机专业学生在学习Access数据库查询过程中遇到的困难,采用对比的方法分析查询的基本概念,提出了选择查询、参数查询、交叉表查询、操作查询和SQL查询在教学过程中需要注意的问题,对初学者正确理解和使用查询有一定的指导意义。     

网内查询处理中的一种基于数据流共享的过滤查询算法

网内查询处理需要让网络中各个节点共同承担查询任务,其基本问题是如何采取合适的策略将各个查询映射到网络节点上,以使得网络传输数据量和网络延迟达到最小.基于在查询间共享数据流的思想,提出了基于查询包含和查询合并的数据流共享策略,并建立了相应的收益模型,最后通过实验分析对比了两种策略的运行效果.     

一种关于分布式查询技术的实现方法

以实现分布式查询的正确性、透明性及优化性为目标,针对粮食储备管理系统的分布式查询处理需求,系统地研究分布式查询处理器的总体设计、线程控制、消息通信、分布式查询优化等问题以及实现技术, 弥补了SQL Server数据库中分布式查询功能的不足.     

基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。     

并行查询下查询执行计划的选择

查询是数据库系统的主要负载,其效率决定了数据库性能的好坏。一个查询存在多种执行计划,当前,查询优化器只能按照数据库系统的配置参数,静态地为查询选择一个较优的执行计划。并行查询间存在复杂多变的资源争用,很难通过配置参数准确反映,而且同一执行计划在不同情景下的效率并不一致。并行查询下执行计划的选择需考虑查询间的相互影响——查询交互。基于此,提出了一种在并行查询下度量查询受查询交互影响大小的标准QIs。针对并行查询下查询执行计划的选择,还提出了一种动态地为查询选择执行计划的方法TRating,该方法通过比较查询组合中按不同执行计划执行的查询受查询交互影响的大小,选择受查询交互影响较小的执行计划作为该查询的较优执行计划。实验结果表明,TRating方法为查询选择较优执行计划的准确率达61%,相比查询优化器提高了25%;而且在为查询选择次优执行计划时,其准确率也高达69%。     

基于点击模型和网络嵌入的查询推荐模型

用户在使用现有的搜索引擎时,常因为无法构造清晰准确的查询词而导致检索效果不佳,传统的查询推荐方法没有充分考虑用户行为的关联性,导致了查询推荐的结果不准确.本文提出了一个新的查询推荐模型,即基于点击模型和网络嵌入的查询推荐模型.该模型首先通过点击链式模型嵌入用户的历史检视行为和点击行为,并通过注意力机制衡量查询和返回文档的相关性;然后利用属性异构网络来获取复杂异质网络结构中的潜在语义信息;最后通过多头注意力捕获多个空间的复杂信息,并利用多任务学习来做评分预测.在搜狗实验室提供的公开查询日志上的实验结果表明,我们的模型在查询建议的鉴别式任务和生成式任务中均优于基线模型.     

支持快速查询的数据库加密方法研究

为了解决数据库中加密字符串数据的查询问题。提出了为待加密的字段建立辅助索引字段的两阶段查询方法。索引字段的内容由原始数据的划分值和特征值两部分组成，它可以用来支持字符串数据的精确匹配查询和模糊匹配查询。查询加密数据时，首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询，然后在解密的数据上再进行一次精确查询。实验表明，其性能较传统的先解密后查询方法有较大的提高。     

CMRS:聚类的多解析度字符串索引结构

随着基因测序技术和人类基因组计划的发展，从大量的生物数据中寻找相似的序列就越来越成为当前研究的热点问题．本文提出了一种聚类的多解析度字符串索引结构，用于解决生物序列的相似性查询问题．首先，以较小容量的MBR（最小绑定矩形）构造基因序列的多解析度字符串索引结构，然后通过对MBR的聚类以夏保序技术的应用，减小索引中MBR的平均体积，从而增加了查询向量到索引的空间距离，提高了索引的过滤能力．还给出了一种新的后处理方法，通过大量的减少编辑距离的计算，提高索引的性能．文中给出了该索引结构并详细介绍了索引的相关算法．实验表明，该索引结构是一种有效的处理生物数据的相似性查询的索引结构．     

一种面向密文基因数据的子序列外包查询方法

精准医疗是一种强烈依赖病人基因组分析结果的医疗模式,而子串检索是执行基因组分析的重要方法。近年来,基因数据的数据量急剧增长,其存储代价和处理复杂度已远超医疗方可承受的范围。于是, 利用云服务提供商廉价的存储设备和强大的计算能力,将基因数据托管至云服务提供商成为切实可行的解决方案。考虑到云服务提供商并不完全可信,在 数据上传至云端之前执行数据加密是保证数据安全性和隐私性的有效方法。然而,如何基于加密数据执行序列检索成为亟待解决的问题。针对这一问题,对基因数据处理和密文检索领域进行调研,提出 采用q-gram技术对序列数据的定长窗口创建前缀签名的方案,并在执行查询时在每个窗口中完成前缀查询的解决方案。在子序列查询过程中,云端并不能获取用户数据明文。最后通过实验验证了所提方案具有较好的性能和存储开销,例如当窗口大小为100且q取6时,对100000长序列串执行构建索引耗时15.06 s。与GPSE相比,所提方法的性能更优。     

Cbase数据库查询重写模块的设计与实现

本文详细讨论了重写模块的设计思想与实现技术，并讨论了利用执行引擎特点引入的一组基于等价谓调的简单语句直写规则．测试结果表明，增加重写模块的查询优化器能显著提高系统的查询效率．