关系数据库上的关键词查询系统

为提高关系数据库上的关键词查询系统的准确性和查询效率,采用生成倒排索引文件和查询词的相关结果集相结合的方式建立关键词检索系统,并通过改善权重表以及相关记录的排名进行查询优化.提出的查询系统根据用户输入的关键词,可以动态生成用户表单,以此从不同用户表中返回相关记录来处理关键词.研究结果表明:该系统可以提高用户查询的准确性和查询效率,并对关系数据库中关键词查询的研究与应用具有一定的参考价值和借鉴意义.     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

基于CORBA的Web计算体系结构的研究

现有的 Web计算体系结构在性能和功能上无法满足未来 Web上企业计算的要求。论文通过分析 Web计算领域内 CORBA (comm on object request broker architecture)体系结构的优势和不足 ,以及 Java计算体系结构的优缺点 ,研究并提出满足 Web计算要求的基于 CORBA和 JavaServlet的 Web计算体系结构。采用这种新的体系结构设计并初步实现了一个原型系统。该系统是一个个人化信息查询服务系统 ,主要提供网络浏览的导航服务。与原有系统比较 ,具有良好的可移植性、互操作性和可复用性 ,并且大大提高了前端的响应处理能力 ,表明新型的体系结构能够很好地解决现有体系结构存在的一些缺陷 ,具有理论上的先进性和现实中的可行性     

OLAP系统的一种分层体系结构

提出了OLAP系统的一种分层体系结构，包括系统层次划分、各层间接口设计和各层的功能模块介绍，该体系结构旨在有效地管理数据，保证足够高的查询响应速度，解决OLAP应用快速的交互式查询要求与庞大数据量的矛盾。     

分布式应用软件体系结构框架模型的设计及应用

在结合C/S和B/W /S两种模式的基础上 ,提出并设计了一个基于构件的分布式软件体系结构的框架模型 .同时 ,讨论了系统功能分解中的分层与分离原则 ,并以开发通用查询系统为应用实例 ,说明了这种开放式体系结构具有可扩展性、多适应性等优点     

基于WCF和SOA的电力SCADA系统研究与开发

本文提出了一种基于WCF和SOA的电力SCADA系统开发的应用框架。通过对电力SCADA系统在WCF和SOA的框架下的需求分析。设计了一个基于服务的电力SCADA系统应用分层体系结构，该体系结构在互操作性、可扩展性、可重用性以及可伸缩性等诸多方面有着巨大的优势，并可以很好的应用于Vista操作系统。最后通过一个简单的实例实现了一个电力SCADA系统实时数据读取的应用服务。     

基于动态学习的Deep Web数据源选择算法

提出了基于查询过程的动态计算数据源和查询关键词相似度的算法.当用户查询时,从数据源中选择子集进行查询,然后计算结果网页与查询关键词的相似度,按加权均值法调整该数据源的相似度,随着系统的运行,数据源与关键词的相似度不断被动态调整以反映数据源的实际情况,从而为数据源选择做出判断依据.     

一个语义Web系统的设计与实现

设计一个面向企业门户网站的语义Web体系结构,提出页面代理的概念及其作用与功能结构,并在同构环境下实现了页面代理.设计了语义Web查询语言CDQL,该语言在跨信息源查询、约束表示等方面扩充了DQL查询语言.整个语义Web体系结构可以用于构建能自动解答用户或用户代理提问的企业网站系统.     

基于关键词的RDF数据查询方法

在建立关键词倒排索引和路径索引的基础上,提出一个利用量化均衡规则和等距规则的启发式查询算法,并按照查询结果的大小排序返回最相关的前k个结果.通过建模RDF数据为RDF句子图,将文本信息封装到句子节点,同时将查询结果建模为包括所有查询关键词并且叶节点是关键词节点的无根树,将关键词查询问题转化为斯坦纳树问题.假设RDF句子图包括n个节点,最坏情况下索引占用的空间是3n2.假设关键词节点数为k,查询算法的时间复杂度为O(kn).该方法不需要依赖RDF数据的模式信息,支持对数据中的属性和关系名进行关键词查询.实验证明该方法能够快速而有效地实现RDF数据的关键词查询.     

支持多子串近似匹配的空间关键词查询算法

随着空间数据飞速增长,不仅POI(Point Of Interest)越来越密集,而且每个空间点的文本描述也越来越多,以往关键词近似查询算法中,不同长度的关键词需要不同的阈值相匹配,影响查询效率和查询结果.针对以上不足提出了支持空间多子串近似匹配的空间关键词查询算法,在该算法中不需要考虑阈值的改变,而是将编辑距离直接应用到索引结构中.通过真实数据进行实验,表明该算法在查询精准性和查询效率上都有较大的提高.     

基于本体的渔业信息检索系统的研究与实现

传统通用搜索引擎用于渔业信息检索存在返回结果的召回率和准确率较低的缺点,分析了产生这一问题的原因,阐述了本体的应用领域以及将本体用于渔业信息检索的可行性,用实例说明了渔业领域本体的构建过程;在此基础上提出基于本体的智能渔业信息检索系统体系结构,并用Java和Jena实现了该系统.实验结果表明,采用该体系结构的渔业专题检索系统召回率和准确率均优于通用检索系统.     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

基于一种文档表示模型的站内搜索引擎设计与实现

根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体．在信息检索的过程中加入语用信息能有效的提高信息检索的质量．基于查询与内容的文档表示模型较好的利用了语用信息,对站内搜索引擎的查准率的提高有着很好作用;Lucene是一个用java语言开发的开源的全文搜索引擎架构．本文利用Lucene设计和实现一个基于查询与内容的文档表示模型的站内搜索引擎,实验结果表明该模型能有效的提高信息检索的查准率．     

基于本体的图书检索系统的研究

针对传统图书检索系统只是基于关键字的检索,无法进行语义扩展,存在查全率和查准率不高的问题,将具有良好概念层次结构和对逻辑推理支持的本体引入到图书检索中,并设计了语义扩展算法和相似度算法,实现语义分析、语义扩展和相似度计算等功能,建立基于本体的图书信息检索的系统模型．结果表明,该系统能够在一定程度上增强检索系统的语义处理能力,改善传统检索系统的漏检、无效检索和检索结果过于无序和冗杂的缺点,使检索效率得到了改善．     

基于流形排序的电网截面数据检索

随着电力系统信息化的发展,电网数据具有数量大、类型多、维度高的特点。针对在数据检索时多维度查询效率不高,检索结果无法多维度整体匹配的问题,提出一种基于流形排序的电网截面数据检索方法;该方法将电网截面数据描述成多维向量空间中的对应点,创建加权图模型。通过考虑数据的整体近似流形结构来获得检索结果,使之与源查询之间具有较高的相关性;使用置信传播分配排序分数,提高了检索结果的准确性,有效避免相关性度量对高维数据查询处理的不足。     

基于相关反馈的视频检索算法

针对信息检索中如何提高检索的精度问题,提出了一个基于相关反馈的视频检索算法。利用信号在神经网络中来回传递实现自动相关反馈,提高了检索精度,且最大限度地减少了相关反馈中人的参与,最后检索的结果是与查询最接近的一段视频片段。给出了神经网络的构造和具体的检索算法,并与基于关键帧的视频检索方法进行了比较。实验结果表明,用该算法检索的准确度比用基于关键帧的视频检索方法平均提高6%以上。     

基于内容的图像检索系统的关键技术

给出了基于内容的图像检索系统的基本框架结构,详细分析了基于内容的图像检索中涉及到的关键技术:镜头分割、关键帧提取、特征检索以及相关反馈等的原理和实现的方法,对基于内容的图像检索的研究进行了展望.     

基于内容图像检索系统的性能改进方法

在通用型的CBIR原型系统的基础上,首先讨论CBIR系统的性能指标,并对CBIR系统的检索性能改进方法 进行了研究;然后重点讨论了异种特征的组合查询和相关反馈两种性能改进技术,并使用原型系统对以上两种技术进行了测试,使图像检索的查准率和查到率得到明显改善,并有效地增强了CBIR系统的灵活性。     

基于Top-k查询算法的图书自整合信息快速检索方法

针对传统自整合信息检索方法在对图书自整合信息进行检索时, 存在检索结果不准确和效率低的问题, 提出一种基于Top-k查询算法的图书自整合信息快速检索方法. 首先利用Top-k查询算法对去噪后的自整合信息进行匹配, 然后建立自整合信息快速检索模型, 根据词意的重要性对图书自整合信息进行快速检索. 仿真实验结果表明, 该方法检索性能较好, 缩短了整体运行所需时间, 提升了检索效率, 且检索结果更准确.     

基于Language Model的地理信息检索模型(英文)

区别于传统的信息检索,地理信息检索通过一个查询范围词来限制用户的兴趣区域.目前的技术一般是把该查询范围词作为一个过滤器,将在该范围之外的文档排除在查询结果外.但是,词在地理空间的频率分布并不是均匀的,因此词在排序结果中的重要性应该随着查询范围的变化而有所改变.为此,提出了一种新的基于语言模型的地理信息查询模型,把查询范围引入到传统的语言模型中.在该模型中,引入了一个local model来描述查询词的地理分布特性.实验结果表明,新的检索模型优于TF-IDF与传统的语言模型.