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.     

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.     

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.     

一种概率XML数据模型和查询代数

传统数据库只管理确定性信息,但在许多应用中涉及大量不确定数据.该文把概率信息引入XML数据库中,给出概率XML模式树,概率XML数据树等相关定义,以此为基础,提出了概率XML数据树的查询代数,如选择操作,投影操作.研究成果为概率XML数据库的查询奠定了基础.     

基于XML Schema的模糊数据建模方法

为了满足现实Web应用中对不精确和不确定信息处理的需要,提出了一种基于XML Schema的模糊XML数据模型.利用该模糊XML数据模型,模糊信息在XML文档中能以自然的方式进行表示.在模糊集和可能性分布理论的基础上,分析了XML文档中模糊数据的多重粒度,给出了不同类型模糊数据的XML Schema表示方法.为模糊数据的Web发布与共享,以及实现基于Web的智能信息处理奠定了坚实的基础.     

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.     

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.     

XML查询代数系统的分布式计算

给出了一种新的基于分布开放计算模型的XML代数系统的计算方法,并详细论证了该算法的有效性．它通过分解查询模式体在实例图中的绑定过程,利用消息传递组装结果树来提高整体计算性能,为建立面向分布开放计算环境的海量信息集成与服务系统提供了有效的支持．     

试论XML查询语言

探讨了XML查询语言的特点、模式,重点分析了两种基于XML的半结构数据查询语言——XQL和XML-QL,并对目前的XML查询语言提出了扩充建议。     

基于本体串连的XML语义发现和查询的研究

XML因其灵活性和易扩展性已经成为Web上异构数据转换和传输的标准,但是含有不同模式的XML数据源之间却很难进行相互操作,这给XML数据检索带来了很大的不便.提出一种从XML模式到OWL本体的转换算法,然后借助共享全局本体和同义词典实现转换后的本体在语义上的相互映射,从而解决XML结构异构的问题,最后提出了利用本体串连实现XML语义查询的方法.与传统方法比较,实验结果验证了该方法的有效性.     

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.     

一种基于NFA查询重写的XML过滤技术

研究了可扩展的标志性语言(XM L)存取控制策略。通过基于不确定的自动机(NFA)的XM L查询重写技术,实现了支持精细粒度的XM L文档存取控制策略。通过构造XM L文档存取控制策略的NFA以及基于NFA的查询语句重写技术,有效地实现了独立于视图的、高效的XM L精细粒度的存取控制。     

SQL Server 2005查询XML数据优化研究

SQL Server 2005关系数据库管理系统提供了强大的管理XML数据的功能,但它采用传统的通过建立索引等方式进行查询效果并不理想.分析了SQL Server 2005在查询XML数据过程中低效的原因,提出了通过建立附加表或者附加列以及相应索引、利用查询窗口等措施来优化查询.实验结果表明,该方法能有效提高查询XML数据的效率.     

面向对象的XML查询处理技术研究

随着XM L逐渐成为In ternet数据表示与数据交换的标准,存储与查询XM L数据变得日益重要;面向对象的方法具有很强的建模能力,将面向对象的特征引入到XM L中来提高XM L语言的建模能力也变得非常重要;如何快速准确的存储和查询面向对象的XM L数据成为挑战性的课题.对面向对象的XM L数据的查询处理技术进行了研究,提出变量向导和查询数据仓的方法,提高了查询处理效率.