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.     

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.     

基于主题概念的XML文档关键字查询算法

讨论了基于XML文档的关键字查询技术,根据XML文档结构的特点,结合关键字查询的需求,提出查询文档中主题的概念;建立XML文档的主题索引,设计出基于主题的高效查询算法.该算法依据主题索引和输入的关键字判断用户的查询主题,再根据主题执行获取最终查询的结果.在查询过程中不仅排除了查询主题不相关的关键字节点,同时也避免生成不相关的查询结果,提高了查询效率和质量.实验结果证明了该算法在绝大多数情况下的高效性.     

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.     

基于扩展Dewey编码的XML文档关键字查询算法研究

为实现XML关键字查询,提出一种基于扩展Dewey编码快速求解SLCA的新算法:FEDA.算法利用Dewey扩展编码快速命中含有N个关键字的集合,将最终交集看做一棵简化的XML树,所有的叶节点即为求解的SLCA.该算法与经典的ILE算法进行对比,效率优于ILE算法.     

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.     

融合关键字搜索的XML非结构化查询

针对支持关键字搜索的XML非结构化查询,本文提出借助关系数据库存储XML数据,利用SQL查询。为此讨论了XML结构与关系模式的映射方法,倒排索引结构设计与存储,并对XML-QL进行扩展,使其支持关键字查询。     

概率XML关键字检索排序算法

探讨了针对概率XML文档集中与内容相关的关键字检索结果的排序问题,针对概率XML文档的特征提出了一种新的排序模式.与仅取决于检索结果概率的检索排序算法不同,本文提出的排序算法充分考虑了节点对文档的区分程度、节点描述文档的程度,以及XML文档本身的结构特性,设计了满足以上特征的检索结果排序模型,并针对排序模型提出了新的倒排索引结构.新的排序算法可以快速完成关键字检索,并将最相关的信息提供给用户.模拟数据集实验验证了该方法的有效性.     

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.     

传感器网络空间关键字近似Top-k查询算法

提出了一种基于节点剪枝的Top-k査询算法.定义集合支配区域与剪枝规则,根据用户查询位置的变动,按照给定的剪切规则,对传感器网络节点进行剪枝处理,将符合规则的节点预先筛除,运用统计学抽样理论,设计了空间关键字近似Top-k查询算法.在2个真实数据集上进行验证.实验结果表明,该算法能够满足传感器网络环境中用户的需求,并且相比于边界距离增量算法(IBD)与基于改进的MW-Voronoi区域的空间关键字查询算法(MSK-uvr),其网络通信开销较低.     

基于XML内容和结构的模糊查询

用户在查询XML文档的时候经常有模糊的或者不精确的查询要求.为了解决用户的模糊查询意图,提出了一种基于XML内容和结构的模糊查询方法.以模糊集理论为基础,提出了利用模糊谓词实现XPath查询表达式的模糊扩展,采用模糊查询松弛方法,它可以产生更多满足用户查询要求的结果.在排序这些查询结果的时候,提出的打分方法使用一个扩展的向量空间模型,考虑了内容和结构的相关性,按照内容和结构的匹配情况打分,得分大于阈值的节点就是答案节点.最后,通过实验验证了所提方法的有效性.     

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·     

XML数据存储方法的研究

分析了当前已有的XML数据存储方法，指出了这些方法存在的不足。对如何存储和查询XML数据等问题做了详细的探讨，提出了一种基于对象一关系数据库的XML数据存储方法。实验结果表明，与传统的方法相比，本方法生成的关系表较少且所需的存储空间小，基于本方法的查询所需的联结较少，因此能有效地存储XML数据并提高查询的效率。     

一种基于流的XML查询算法设计与实现

针对密集型数据查询要消耗大量内存的缺陷,设计了一种基于流的XM L文档查询算法.该算法在对XM L流的一次单向读取过程中处理XPath,接收查询表达式,将表达式转换为树形自动机,自动机以流的方式接收并处理XM L文档,同时输出当前处理结果.在查询树状态转换过程中附加了缓存操作,用于保存XM L流中暂时无法判断的文档片段.算法测试表明其占用内存空间基本恒定,不会随被查询文档的增大而增加.     

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。     

时态XML索引Txmlsindex

时态XML数据操作的基本途径是相应时态索引模式,而时间信息与结构信息的整合协同是涉及索引效率的关键技术.该文研究了一种基于时态拟序和时态编码协调的时态XML快照索引Txmlsindex,实现了“一次一集合”的时态数据查询和基于Tcodes编码的结构信息重置;比较评估Txmlsindex的可行性与有效性;提出的技术框架和索引模式还可拓展到时态XML的一般查询过程当中.     

基于结构聚类的XML数据存储研究

针对建立Native XML数据管理系统中XML数据存储,提出利用DOM规范建立父子关系和兄弟关系聚类存储策略。通过实验测试,它们分别适合XML数据深度优先查询与广度优先查询两种算法,提高了查询效率。     

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.