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.     

Web数据库近似查询结果自动排序方法

针对Web数据库近似查询产生的多查询结果问题,提出了一种近似查询结果自动排序方法,该方法利用KL距离(Kullback-Leibler distance),PIR(probabilistic information retrieval)模型和查询历史(query history)来构建元组排序打分函数;打分函数根据结果元组中被查询指定的属性值对初始查询的满足度和未被查询指定的属性值与用户偏好的相关度来评估元组的排序分值.实验证明,提出的排序方法能够较好地满足用户需求和偏好,并具有较高执行效率.     

Web数据库查询结果的自动分类方法

为解决Web数据库查询中出现的多查询结果问题,提出一种Web数据库查询结果自动分类方法.该方法在查询结果上动态生成一个带标签的、分层的分类树.分类树的构建通过两个处理阶段完成:首先在离线阶段分析系统中所有用户的查询历史并聚合语义上相似的查询,然后根据聚合的查询将原始数据划分成多个元组聚类,每个元组聚类对应一种类型的用户偏好;当用户查询到来时,在线查询处理阶段利用第一阶段生成的元组聚类,在查询结果集上为用户生成一个分类树,使得用户能够方便地选择和定位所需信息.实验和分析表明,提出的分类方法能够很好地满足用户个性化查询的需求.     

基于数据广播的空间关键字查询处理

为了解决无线广播环境下空间关键字查询的问题,研究广播环境下空间关键字k近邻查询处理(BkSKQ),设计了一种结合kd树、倒排位图和(1,m)索引机制的空间关键字索引(ISKW)结构,以有效地组织对象的关键字信息、位置信息以及索引信息.该索引结构为客户的查询处理提供有效的指导,使得他们尽可能只下载查询处理所必须的数据信息.在ISKW索引结构的基础上,提出了BkSKQ查询处理算法.最后,通过模拟实验验证了提出的索引结构和算法的性能,实验结果表明所提出方法在访问时间和调谐时间上明显优于基于IR树的方法(BIRM).     

两种新的非确定数据库上的Top-k查询

由于当前已有的在非确定数据库上的Tbp-k查询普遍基于元组层面,使得应用受限.为了让查询结果更符合直觉,提出了两种新的非确定数据库上的基于x-元组层面的Top-k查询及其执行算法.这两种新的查询综合x-元组中各元组的评分和置信度,获得在返回结果中最具实际意义的位置.查询的执行算法经过优化,执行效率明显改善.     

能量有效的传感器网络不规则区域时空查询处理算法

为了减少不规则区域时空查询处理的能量消耗和提高查询结果准确性,该文提出了一种基于树的不规则区域时空数据收集查询算法,该算法将查询区域内的节点组织成一颗树,树中的节点依次将其感知数据发送至其父节点直至汇聚到树的根节点.针对不规则区域时空聚集查询,提出了一种基于路线的算法,该算法沿一条路线收集查询区域内节点的感知数据并对其进行聚集以生成最终的查询结果.这两种算法均通过将复杂的不规则查询区域划分为简单的凸多边形,降低了判断节点是否在查询区域内的计算复杂度,且保证仅查询区域内的节点发送感知数据,减少了能量消耗.仿真实验结果表明,该文提出的算法优于现有的针对规则区域的时空查询处理算法.     

基于B+树的XML数据查询处理

基于B 树,并借鉴XB树的特点设计一种XM L文档的索引方法.索引关键字分为元素关键值和XM L编码的范围.利用元素编码的范围查询,不必在整XM L文档中搜索,提高了查询效率.对于复杂分支查询,提出了拆分成简单查询路径的规则.在结构化连接问题上,提出了不仅要进行祖孙(父子)关系的连接,还要进行兄弟关系的判断,以得到正确的匹配结果.     

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.     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

基于VLCA的关键字查询匹配算法

与标准的方法--XQuery查询语言不同,xML文档的杂模式和掌握复杂查询描述语言.对关键字查询中两个主要问题进行定义,提出一种基于VLCA的启发式结构分析算法;并对结果节点使用关键字分类算法进行推断.该算法能综合分析xML数据的值信患和结构信息,适用于子树返回和路径返回的精确查询要求.     

路网移动对象空间关键字连续Top-k查询

为了克服现有空间关键字查询方法大多只适用于欧氏空间查询处理的局限性,提出了一种渐增监控查询处理方法(CMA),以高效处理路网中移动对象空间关键字连续top-k查询问题(CMkSK).该方法用一棵组合扩展树CEtree来界定查询的监控范围,通过识别、处理监控范围内对查询结果有影响的查询点和移动对象的位置更新对相应的CEtree进行修正,以保证查询结果的持续有效性.所提出的方法考虑了现实生活中对象的可移动性,可以处理查询点和数据对象在路网中自由移动的情形.最后,通过模拟实验证明了所提出算法较参照算法的性能提高约1.1倍.     

一种外包数据库中查询结果完整性的校验方案

在现有的基于验证数据结构方法——签名链(CES)的基础上进行改进,提出了一种新的外包数据库查询验证方法。对元组前驱和后继进行了重新定义,使其能够处理具有重复属性值的情况,并利用动态累加器方法保证查询结果的新鲜性,分析方法的性能与安全性。     

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.     

基于范围语义的非一致性数据库聚集查询

基于非一致性关系数据库的非聚集查询技术,发展普通的一致性查询应答的语义,提出非一致性数据库的范围语义,给出基于一致性查询范围的实际聚集查询重写方法,返回基于这种语义的聚集查询范围值.通过对初始分组属性和键属性聚集得到候选结果集,再过滤与初始分组属性值相冲突和不满足初始查询的元组.对于最小值,过滤掉可能不一致的元组,去掉可能值,得到一致性值;对于最大值,得到可能的最大候选值.实验基于TPC-H基准采用不同的参数进行研究.研究结果表明,聚集属性和投影属性数量、数据库以及初始查询的结果集对重写查询的负载有显著的影响,但非一致性数据比例和共享共同键值元组数的影响很小.尽管重写查询比初始查询的执行时间长,但是可以接受.     

空间网络数据库关键字查询的高效空中索引

研究无线广播环境下空间网络数据库关键字查询问题,提出一种包含路网加权四叉树、各关键字四叉树和路网距离矩阵的空中索引结构(KSSN).讨论了kNN查询处理问题,提出了高效的查询处理算法.所提出的算法能综合利用路网距离信息和关键字信息高效地消减不存在查询结果对象的路网空间,提高查询处理的效率.KSSN索引结构可推广至其他类型的查询,比如范围查询、Rank查询.在一个真实路网上进行了仿真实验,验证了基于KSSN索引结构的查询处理算法的性能.实验结果表明:所提出算法的访问时间和调谐时间分别为参照的IRRDA算法的25.13%和12.31%.     

基于简单查询接口的Web数据库模式识别

Web数据库(WDB)提供了不同形式的数据查询接口,基于关键字的简单查询接口(SQI)是其中一种被广泛应用的查询接口,而现有研究主要讨论通过复杂查询接口对WDB作探测查询和模式识别。为此该文提出了一种基于SQI的WDB探测查询和模式识别方法。根据SQI的查询特性提出了基于SQI的满条件查询定义及其生成策略,用以识别接口模式;在结果模式识别中,通过对结果页面中的非查询关键词作扩展识别,提高了结果模式识别的属性召回率。在图书、电影和手机3个领域共35个WDB上的实验证明了该方法可以准确高效地识别数据库模式。     

关系闭包的计算

本文涉及演绎数据库递归查询的优化问题,提出算若干计算关系闭包的算法。算法的主要思想是及时地从关系中删去不产生新结果的元组,避免元组间多次重复的连接,提高查询效率。     

一种改进的XML关键字查询算法

为了使XML关键字查询中的查询结果更有意义,首先研究针对XML的各种经典关键字查询算法,然后根据XML文档的结构特征,定义几种结构类型,在此基础上,提出了一种改进的SLCA算法.该算法不仅解决了在XKSearch中存在的查询结果返回无意义信息的问题,而且与XSEEK中的返回有意义信息的算法相比,有效提高了查询效率.试验结果表明,该算法在查询质量和查询效率上都有较大提高.     

关系型数据库系统查询优化分析

关系型数据库系统的查询效率与用户编写的查询语句的质量有直接关系,在编写SQL语句的过程中,合理地使用索引、尽量避免排序和嵌套查询、通过使用临时表减少I／0操作数量以及慎用distinct等关键字以避免全表扫描等方法都有助于提高所编写的查询语句的质量。只有高质量的查询语句才能经过查询优化器优化以后高效执行。