基于历史信息提升关键字查询效率

关系数据库上的关键字查询使用户不必了解SQL语法或者数据库模式即可方便进行检索,并利用关系表的连接来保证查询的完整性.但是目前已有的关键字查询技术对于每个用户发起的查询皆从底层数据开始处理,而忽略了历史查询信息的使用.历史信息不仅包含了历史查询结果,而且反映了关键字之间的相关性,在查询过程中使用历史信息会提升查询效率.此篇论文正是针对此问题提出了新的解决方案:首先利用划分算法将用户输入的关键字划分为历史关键字和新关键字的组合;利用历史信息展开关键字查询,得到以子图形式存在的查询结果;基于与关键字的相关度对结果子图进行排序.最后,基于DBLP数据集,实验在执行时间和查准率方面证明了算法的有效性和高效性.     

Ropeway:基于语义相关的XML关键字搜索引擎

XML数据包含丰富的语义信息,但现有的大多数XML搜索引擎并未利用这一信息.如何利用XML数据的语义信息提高检索质量已成为当前研究所关注的问题.设计并实现了一个基于语义相关的XML关键字搜索引擎:Ropeway. 对于用户给定的关键字,Ropeway分析了XML数据的语义和用户信息需求,推断用户的查询主题,然后从XML数据中搜索与该主题相关的结果,并根据主题相似度对结果进行排序.结果证明: Ropeway具有良好的检索性能.     

MXDR:一种基于关键字的XML多文档分布式检索方法

基于关键字的XML检索技术是近几年信息检索领域的研究热点.但是由于关键字缺少XML结构语义信息,检索结果和用户需求偏差较大,检索质量难以提高;而XML结构检索由于用户难以提出准确描述查询意图的查询表达式而难以普及.另一个更突出的问题是现有的XML检索研究绝大多数都集中在单文档上,缺乏实用性.因此提出一种基于关键字的结构检索方法,即用分布式方式实现对多XML文档的检索,简称为MXDR(Multi-XML Distributed Retrieval).MXDR首先用一种兼顾结构和内容的聚类方法对多文档进行分类,通过分析查询关键字和类别结构信息,确定分布查找策略,再结合查询关键字和XML的结构信息,构建结构查询语句,最后通过结构查询系统实现关键字检索.在多组真实数据Sigmod数据集上的验证结果表明,与经典的SLCA方法比较,MXDR方法具有较高的查全率和查准率,尤其在检索效率上MXDR方法有显著优势.     

基于互信息的问句语义扩展研究

用户习惯用很少的关键字来检索所需的信息,这必然会导致出现用户所检索的信息与得到的信息有所偏差.针对这一现象,提出了基于互信息的问句语义扩展模型(QSE_BMI).它的好处在于可以根据用户自己制定的兴趣模型和输入的查询问句,检索出与用户兴趣相匹配的并且符合用户需要的相关信息.     

基于本体语义检索技术研究

网络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难,目前的检索工具仅提供了基于关键字的检索,而忽视了关键字本身所含的语义内容.该文提出的图书信息检索系统,利用本体论中概念规范、语义丰富的特点,将用户的检索要求扩充成语义集.并且将检索到的文档通过文档分析器进一步过滤,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的文档.     

基于本体语义检索技术研究

络信息的激增和多样化给有效的信息检索带来了种种困难,目前的检索工具仅提供了基于关键字的检索,而忽视了关键字本身所含的语义内容。本文提出的图书信息检索系统利用本体论中概念规范、语义丰富的特点将用户的检索要求扩充成语义集,并且将检索到的文档通过文档分析器进一步过滤,使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的 的文档。     

MXDR:一种基于关键字的XML多文档分布式检索方法

基于关键字的XMI、检索技术是近几年信息检索领域的研究热点。但是由于关键字缺少XMI、结构语义信 息,检索结果和用户需求偏差较大,检索质量难以提高;而XML结构检索由于用户难以提出准确描述查询意图的查 询表达式而难以普及。另一个更突出的问题是现有的XML检索研究绝大多数都集中在单文档上,缺乏实用性。因 此提出一种基于关键字的结构检索方法,即用分布式方式实现对多XMI文档的检索,简称为MXDR (Multi-XMI_ Distributed RetrievaD。MXDR首先用一种兼顾结构和内容的聚类方法对多文档进行分类,通过分析查询关键字和类 别结构信息,确定分布查找策略,再结合查询关键字和XMI的结构信息,构建结构查询语句,最后通过结构查询系统 实现关键字检索。在多组真实数据Sigmod数据集上的验证结果表明,与经典的S工CA方法比较,MXDR方法具有较 高的查全率和查准率,尤其在检索效率上MXDR方法有显著优势。     

本体论在基于内容信息检索中的应用

网络信息的激增加和多样化给有效的信息检索带来了种种困难，目前的检索工具仅提供了基于关键字的检索，而忽视了关键字本身所含的语义内容，该文提出的信息检索原型系统，利用本体论中概念规范，语义丰富的特点，将用户的检索要求扩充成语义集，并且将检索到的文档通过文档分析器进一步过滤，使用户最终得到与检索要求内容匹配度较高的文档。     

对数据库上关键词检索的研究与分析

随着网络的快速发展,数据库的使用大幅度增加。当前,数据信息基本上都是存储在关系数据库中的,使得我们目前的检索需要通过数据库交互进行。而基于文件的关键字检索技术根本无法适用于更广泛的检索。我们迫切的需要研究一种技术,该技术必须是用户友好的,高效而准确,使得用户可以在不了解SQL语句,不了解数据库模型结构的情况下,仍旧可以像传统基于文件的关键字检索一样仅仅输入关键字就可以检索到满意的结果。本文就是主要研究和分析数据库上的关键词检索。     

综合文档语义与用户查询语义的XML关键字检索

为了解决XML关键字查询中语义信息丢失的问题,提出了一种语义相关的关键字检索方法。利用文档的半结构化特点提取文档隐含的语义,利用查询语法捕获用户查询意图,然后根据用户意图查询满足条件的元素,并结合文档语义,由最小最近公共祖先改进为语义相关实体子树集来表达查询结果。实验结果表明,该方法能够有效提高关键字检索结果的查准率。