基于代数操作的XML模糊查询方法

用户在查询XML文档时经常有模糊的或者不精确的查询要求.基于代数操作,提出了一种新颖的查询方法表达用户的模糊查询意图.该方法是定义一个模糊代数操作的集合,能够支持XML模糊查询.模糊查询的结果能够满足用户提出的模糊查询条件.为了处理多查询结果的问题,提出了一种考虑隶属度和用户自定义权重之间相关性的排序方法.进一步有效地计算了模糊查询结果的top-k答案.最后,初步的评估结果表明模糊代数操作方法能够有效地获取用户的模糊查询意图,验证了所提方法的有效性.     

模糊XML关键字查询方法

在实际应用中数据经常存在不确定性和模糊性,因而对模糊XML数据的关键字查询处理成为一种非专业用户的需求.针对模糊XML数据的关键字查询方法进行研究,对模糊XML的关键字查询语义进行分析,提出一种新的模糊XML文档的编码方法 CDewey,该编码方法能够有效地对节点类型进行区分.在此基础上,提出关键字查询算法FIndex Loop,该算法能够准确求解输入关键字的SLCA结果及结果的可能性值,最后通过实验表明此查询方法的有效性.     

一种基于结构耦合度的推断目标节点的方法

为准确地推断XML关键字查询中用户的查询目标,提出一种基于结构耦合的目标节点推断方法.在获取目标节点时,考虑了某条路径下XML节点出现的频率,同时也考虑了该路径的长度对目标节点类型的影响.通过分析,引入XML文档树的结构耦合度的计算,进行目标节点的推断.结果表明,该方法可以得到更加准确的目标节点,提高查询查准率.     

基于XML数据查询问题的研究

针对XML查询语言进行了介绍及比较，研究了Xquery、Xpath和目标节点为导向的XML路径查询3种方法，前两种方法简单直接，但效率较低，而第三种方法通过减少结构连接的数目进而增加查询效率，但增加了复杂性．提出今后的研究重点应为集中查询方法的结合，也是今后的研究方向.     

XRes:基于关键字的XML查询引擎

XML数据查询的标准方法是采用XQuery查询语言,该方式的缺陷是需要用户掌握复杂的结构化查询语言,能够定义精致的查询模式描述.本文提出一种启发式的结构分析方法,通过该方法推断XML语义,实现基于VLCA的关键字查询引擎XRes,使用户能够方便地访问XML文档数据,快速获得满足查询期望的XML片段.     

一种基于知识的关系数据库模糊查询方法

在数据库查询中,针对传统DBMS不支持模糊查询的弱点,提出了基于知识的数据库模糊查询转换方法.以模糊集理论为基础,介绍了数据库模糊查询条件的构成形式,并提出利用隶属函数、领域知识和模糊集的α-截集运算相结合的方法实现模糊查询转换,模糊查询条件的转换和扩展考虑了查询条件的重要程度和用户偏好.该方法无需改变传统SQL语言或数据库引擎就能够实现模糊查询,提高了用户与系统之间的交互能力.     

基于XML数据查询问题的研究

随着XML技术的不断成熟,基于其上的应用也越来越广泛.面对如此众多的数据,如何高效地处理XML查询,就成为目前研究的热点.通过对XML查询过程的分析,针对当前常用的查询方法存在过多扫描无用节点引起效率下降的问题,提出了一些优化策略:通过建立XML数据索引、查询语言的优化,有效提高其查询效率.     

数据库模糊查询结果自动排序方法

数据库模糊查询会产生多个查询结果,因此有必要将查询结果按照用户需求进行排序.首先根据元组对模糊查询的隶属度,将查询结果中具有不同隶属度的元组分开.然后,利用PIR改进模型和历史查询记录来分析元组中被查询指定的属性值与未指定的属性值之间的关联程度,从而获得用户偏好并以此对具有相同隶属度的元组进行排序.在此基础上,提出了模糊查询下的DPR自动排序方法.实验及分析证明,提出的模糊查询结果自动排序方法能够极大地提高排序质量.     

基于元素区间编码的GML数据索引方法

根据GML数据查询的需要,在分析XML文档编码和空间索引技术的基础上,提出一种基于扩展的元素区间编码的GML索引方法.首先通过扩展的区间编码方法对GML文档中的元素、属性、文本、几何体等要素进行编码;其次依据元素编码算法并将非空间节点、空间节点、元素节点从GML文档树中分离,产生元素编码序列;在此基础上根据节点类型的不同对属性和文本节点建立B+树索引以实现值查询,对几何体节点建立R树索引以实现空间数据的分析操作,并在查询处理时通过查询优化算法避免不必要的节点的遍历,进一步提高查询效率.实验结果表明,基于元素区间编码的GML数据索引方法是可行的、高效的.     

一种基于语义相关度的XML关键字查询排序方法

针对XML文档半结构化的特点及传统tf\|idf方法仅考虑关键字在文档中出现的频率, 而未考虑XML文档中节点的语义信息问题, 利用向量空间模型, 设计一种基于XML关键字查询结果的相关度排序策略. 相关度计算充分考虑XML文档中各节点对文档的区分程度、 节点描述文档的明确程度及节点描述文档的直接程度, 以提高节点权重度量的准确性, 从而将最相关的信息提供给用户, 经DBLP数据集实验验证了该方法的有效性.     

一种利用前缀编码高效XML查询的策略

基于关系存储的XML数据在处理路径表达式查询时要在多个表上进行计算，增加I/O时间和计算工作量。前缀编码不但保存了祖先子孙信息，可以成为更方便地比较任意两结点关系的工具，利用这个特性，提出了一个利用前缀编码高效支持XML查询的策略。     

扩展XML-RL查询语言的实现

XM L的迅猛发展使得对XM L查询语言的需求进一步地增强.XM L查询语言已成为一个新的研究热点.XM L-RL是基于规则的查询语言,扩展XM L-RL查询语言支持关于面向对象的XM L文档的查询.介绍了扩展XM L-RL查询语言后,按照查询处理流程描述了扩展XM L-RL的实现.     

模糊时空XML数据Schema的研究

为了管理模糊时空XML数据,将若干个模糊构造子引入到XML文档中,并对XML文档的Schema进行模糊时空扩展,同时,通过修改XML文档的Schema以容纳这些新引入的模糊构造子.由此形式化提出模糊时空XML数据模型,之后分别对模糊时空XML数据模型中OID部分、ATTR部分、FP部分、FM部分以及FT部分的Schema进行扩展,并举出具体实例加以说明.通过对Schema的扩展,使其兼容模糊时空信息,方便管理模糊时空XML数据,从而可以进一步表示、推理和查询模糊时空XML数据.     

XML路径表达式中公共子查询的优化技术

研究了XML路径表达式的相关查询算法,提出了基于标注后缀树的XML路径表达式公共子查询的优化算法,通过冗余消除技术来提高路径表达式的查询效率·在REOA测试集上,通过对设计的查询进行测试,分析了基于标注后缀树的XML路径表达式公共子查询的优化算法的性能·实验结果表明,基于标注后缀树的XML路径表达式冗余消除技术可以极大地提高路径表达式的查询效率·     

基于XML路径表达式优化及其查询和过滤计算方法研究

主要对XML路径表达式的优化、查询和过滤算法三个方面进行了研究.运用补路径和缩短路径方法对路径表达式进行优化.通过对路径表达式进行优化来提高查询速度的方法称为路径缩短策略.用简单的路径表达式来代替用户所建立的复杂度表达式的方法称作补路径.用Xpath语言对XML查询进行处理,并对Xpath表达式以及查询处理进行了研究,Xpath查询处理主要通过对XPE-Tree进行匹配以及两次路径连接运算来实现查询处理.XML的过滤系统通过路径表达式来进行模式和内容匹配,在用户信息输入系统之后,生成过滤引擎,过滤引擎与数据流进行匹配,输出用户感兴趣的信息,以此来完成过滤过程.     

八邻域网格聚类的多样性XML文档近似查询算法

提出了一种基于八邻域网格聚类的多样性XML近似查询算法.首先给出了支持XML文档间语义距离计算的3种编辑操作代价模型,再利用XML文档间的语义距离建立XML文档的向量模型并设计基于八邻域网格的XML文档聚类算法,进而利用聚类过程中得到的物理和逻辑聚类中心对静态有序选择算法的查询评估策略进行优化,这样做只需定位聚类中心所在组群的局部范围,并在该范围内进行目标查询,而无需遍历整个XML数据库,从而快速返回满足用户需求的查询结果.经汽车外形智能化设计实验表明,所提算法的查询速度比静态有序选择算法平均提高了3~4倍.