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.     

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.     

Web数据库关键字查询结果排序方法

为提高现有关键字查询结果的准确性,提出一种基于信息检索排序模型的关键字查询结果排序方法,该方法根据查询关键字在查询结果元组树和数据库中出现的频率来衡量查询结果的相关度,考虑了查询结果元组树中文本属性所包含字符串长度对排序分值的影响,使评分函数的计算更为合理.研究结果表明:提出的关键字查询结果排序方法的排序准确性高于现有典型排序方法,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.     

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。     

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.     

面向高速乱序流的top-k连续查询方法

提出一种面向高速乱序流的top-k连续查询方法.使用基于缓存的方法等待迟到元组,但不对缓冲区内数据进行排序,通过统计运行信息实现缓存时长自适应,然后使用改造的MinTopk算法计算当前窗口的top-k结果集.实验结果表明,该方法在高速乱序流上实现了高效的top-k查询,在保证用户允许的最小正确率的情况下计算出最小缓存时...     

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.     

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.     

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.     

基于改进E-Score语义及剪枝算法研究

E-Score查询算法返回元组期望最大的k个结果,常常不能适应更高级客户的查询需求,语义需要改进使得更加合理.本文把位置概率引入进E-score语义,定义了一个新的Topk查询语义——带有位置概率的期望得分排序(PPE-Score),并基于位置概率对算法进行修枝剪枝形成相应算法.最后用实验验证新剪枝算法的有效性.     

一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法

在信息检索系统中,查询扩展是一种非常有效的改进检索性能的方法. 为此,提出一种基于同义词词典的模糊查询扩展方法. 该方法中的同义词词典是基于著名的语义词典WordNet中的同义词集合建立的,同义词之间的贴近度[0, 1]使用Tanimoto系数获得. 利用该词典,能够进行较好的查询扩展. 将该方法与向量空间模型结合应用于文本信息检索系统中,所构造的检索模型相当于一种简单的语义模型,并且可以根据阈值来控制查询扩展的程度. 所得试验结果表明,使用该查询扩展方法的信息检索系统较常规信息检索系统的检索性能有一定改善.     

关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.     

行业专利引文数据库的VFP实现

利用VFP建立了一个行业引文数据库,并在该数据库中设计了模糊查询和组配查询功能。     

一种基于实现站点系统完整度的数据库多级查询方法

提出了站点完整度概念,并实现了其在站点设计中的应用;设计了在广域网环境下的基于实现站点系统完整度的数据库查询模型,同时给出了在该模型下将模糊查询与超媒体检索相结合的实现方法．     

一种相对隶属度新概念下的模糊数排序方法

为了解决防空作战辅助决策中模糊数隶属函数在用于模糊数比较时产生的问题,定义了相对隶属度的概念,并且在此基础上定义了模糊数的期望值以及相对隶属度偏差。提出了一种新的基于相对隶属度的模糊数排序方法,算例表明该方法有效可行。     

基于启发函数的网格数据库查询算法

查询处理技术是网格数据库研究的核心,但是传统的查询处理技术无法适应动态变化的网格环境,导致网格资源利用率低、查询效率不高。给出了基于副本的网格数据库查询处理代价模型和两种查询处理算法,利用不同的数据集和网格环境参数进行实验验证。实验结果表明,基于启发函数的网格数据库查询算法在一定程度上提高了查询处理效率,生成子查询时间代价为O(n),消耗时间比采用穷举策略下降10%左右。