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KREAG:基于实体三元组关联图的RDF数据关键词查询方法

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计算机学报 2011年第5期34卷 825-835页

作者：李慧颖瞿裕忠东南大学计算机科学与工程学院南京210096 南京大学计算机科学与技术系南京210093

语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题.关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言,更适合普通用户使用.文中提出一种RDF数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Associati... 详细信息

语义网数据的大量增加使得RDF数据查询成为一个重要研究主题.关键词查询方式不需要掌握数据模式或查询语言,更适合普通用户使用.文中提出一种RDF数据关键词查询方法KREAG(Keyword query over RDF data based on Entity-triple Association Graph).为了支持用户对属性或关系名进行查询,将RDF数据建模为顶点带标签的实体三元组关联图.该模型保证了RDF数据中实体间关联转化为关联图中顶点间的通路,且文本信息全部封装到关联图顶点标签上.在此基础上,将关键词查询问题转化为关联图上查找有向斯坦纳树问题.在保证近似比为m的前提下(m为查询关键词的个数),利用近似算法实现快速查询响应.通过合理的评分方式衡量查询结果的相关性,支持top-k查询.算法的时间复杂度为O(m.|V|),其中|V|为实体三元组关联图中顶点个数.实验表明KREAG较其它方法具有更快的响应时间,同时能够有效地实现RDF数据的关键词查询.

关键词：关键词查询 RDF数据 top-k 实体关联

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基于关系数据库的关键词查询

软件学报 2010年第10期21卷 2454-2476页

作者：林子雨杨冬青王腾蛟张东站厦门大学计算机科学系福建厦门361005 北京大学信息科学技术学院北京100871

介绍了基于关系数据库的关键词查询问题的研究背景;阐述了解决该问题的两大类方法,即基于数据图的方法和基于模式图的方法,并详细介绍了各种方法的原理以及各自的优缺点;最后展望了未来的研究方向.

关键词：关键词查询关系数据库信息检索数据图

用于关系数据库关键词查询的基于划分的候选网络生成算法

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东南大学学报（自然科学版） 2012年第4期42卷 609-613页

作者：周翔金远平东南大学计算机科学与工程学院南京211189

为了提高关系数据库关键词查询的性能,提出了基于划分的候选网络生成算法,并分析对比了基于广度优先扩展的候选网络生成算法.利用候选网络的同一性,通过改写图的同构算法为查询结果生成算法提供无冗余的候选网络集合.分析和实验结果表明... 详细信息

为了提高关系数据库关键词查询的性能,提出了基于划分的候选网络生成算法,并分析对比了基于广度优先扩展的候选网络生成算法.利用候选网络的同一性,通过改写图的同构算法为查询结果生成算法提供无冗余的候选网络集合.分析和实验结果表明,当关键词个数与最大候选网络尺寸较小时,2种算法的执行时间和所生成的候选网络数量相近.随着关键词个数与最大候选网络尺寸的不断增大,采用划分策略的候选网络生成算法能够大幅度减少候选网络的冗余,缩短执行时间.当最大候选网络尺寸大于6,关键词个数大于4时,性能改进可达到10倍以上.可见,基于划分的候选网络生成算法适应于中、大规模数据库关键词查询系统.

关键词：候选网络关系数据库关键词查询划分策略

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关系数据库中的关键词查询结果动态优化

软件学报 2014年第3期25卷 528-546页

作者：林子雨邹权赖永炫林琛厦门大学计算机科学系福建厦门361005 厦门大学软件学院福建厦门361005

关键词查询可以帮助用户从数据库中快速获取感兴趣的内容,它不需要用户掌握专业的数据库结构化查询语言,降低了使用门槛.针对基于关键词的数据库查询,基于数据图的方法是一种比较常见的方法,它把数据库转换成数据图,然后从数据图中计算... 详细信息

关键词查询可以帮助用户从数据库中快速获取感兴趣的内容,它不需要用户掌握专业的数据库结构化查询语言,降低了使用门槛.针对基于关键词的数据库查询,基于数据图的方法是一种比较常见的方法,它把数据库转换成数据图,然后从数据图中计算最小Steiner树.但是,已有的方法无法根据不断变化的用户查询兴趣而动态优化查询结果.提出采用蚁群优化算法解决数据库中的关键词查询问题,并提出了基于概念漂移理论的用户查询兴趣突变探查方法,可以及时发现用户兴趣的突变.在此基础上,提出了基于概念漂移理论和蚁群优化算法的查询结果动态优化算法ACOKS*,可以根据突变的用户兴趣,动态地优化查询结果,使其更加符合用户查询预期.在原型系统上得到的大量实验结果表明,该方法具有很好的可扩展性,并且可以比已有的方法取得更好的性能.

关键词：关键词查询关系数据库数据图蚁群优化 Steiner树

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关系数据库上的关键词查询系统

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2014年第7期33卷 960-964页

作者：教巍巍董万鑫李昕辽宁工业大学计算中心辽宁锦州121001 烟台市人力资源和社会保障信息中心山东烟台264003

为提高关系数据库上的关键词查询系统的准确性和查询效率,采用生成倒排索引文件和查询词的相关结果集相结合的方式建立关键词检索系统,并通过改善权重表以及相关记录的排名进行查询优化.提出的查询系统根据用户输入的关键词,可以动态生... 详细信息

为提高关系数据库上的关键词查询系统的准确性和查询效率,采用生成倒排索引文件和查询词的相关结果集相结合的方式建立关键词检索系统,并通过改善权重表以及相关记录的排名进行查询优化.提出的查询系统根据用户输入的关键词,可以动态生成用户表单,以此从不同用户表中返回相关记录来处理关键词.研究结果表明:该系统可以提高用户查询的准确性和查询效率,并对关系数据库中关键词查询的研究与应用具有一定的参考价值和借鉴意义.

关键词：关系数据库关键词查询排序关键词权重信息检索

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基于最小Steiner树的关键词查询方法

小型微型计算机系统 2010年第1期31卷 119-123页

作者：张宇金顺福刘国华苑迎李丽乐燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

在关系数据库中,关键词查询无需用户学习查询语言和数据库模式相关知识,而且有效地扩大了查询范围.采用元组图描述关系数据库中元组关系,可使关键词查询问题转化为元组图的最小Steiner树求解问题.本文提出元组图上基于相似度的边权重计... 详细信息

在关系数据库中,关键词查询无需用户学习查询语言和数据库模式相关知识,而且有效地扩大了查询范围.采用元组图描述关系数据库中元组关系,可使关键词查询问题转化为元组图的最小Steiner树求解问题.本文提出元组图上基于相似度的边权重计算方法,使边权重能够反映元组与关键词相似度的大小.然后,鉴于最小Steiner树求解问题是NP-完全问题,提出按照贪心策略执行Dijkstra算法的最小Steiner树较优解求解算法.最后,通过实验对算法进行了分析和验证.

关键词：关系数据库关键词查询元组图最小Steiner树

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最优有序路径关键词查询

计算机工程与应用 2015年第4期51卷 138-141,169页

作者：梁银董永权江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

为了实现最优有序路径关键词查询,提出了基于动态阈值的OSRK迭代算法,通过不断缩小阈值来过滤不可能出现在最优有序路径中的空间对象,同时在迭代添加路径时,删除不包含给定关键词的空间对象,能够有效地减少候选空间数据集的大小,提高查... 详细信息

为了实现最优有序路径关键词查询,提出了基于动态阈值的OSRK迭代算法,通过不断缩小阈值来过滤不可能出现在最优有序路径中的空间对象,同时在迭代添加路径时,删除不包含给定关键词的空间对象,能够有效地减少候选空间数据集的大小,提高查询响应性能。通过实验验证了算法的有效性。

关键词：最优有序路径查询关键词查询空间距离优先关键词优先

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CMS实验中关系数据库的精确关键词查询

计算机工程 2014年第1期40卷 31-38页

作者：梁栋臧冬松孙功星 Valentin Kuznetsov 中国科学院高能物理研究所北京100049 康奈尔大学美国伊萨卡14850

在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL... 详细信息

在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL语言,设计并实现一个跨数据库平台的关键词查询系统。针对动态翻译过程中存在的二义性问题,提出基于查询实体的模式图分析算法,以及基于最小权重树查找的动态连接算法。实验结果表明,该动态连接算法能为关键词查询正确生成所需数据库表的连接方式,使关键词查询系统具有较高的查询效率,以满足用户实时、精确查询的需求。

关键词：关键词查询查询语言关系数据库结构化查询语言二义性问题

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基于数据图的关系数据库关键词查询排序研究

计算机应用研究 2014年第2期31卷 440-442,447页

作者：杨书新徐慧琴江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对基于数据图的关系数据库关键词查询结果的排序问题,提出了基于多因素的结果二度排序法。该方法结合结果结构权重和信息检索中常用的内容匹配,首先采用结果路径权重衡量关键词之间的关联紧密程度对结果粗排序;然后,对于结构权重相等... 详细信息

针对基于数据图的关系数据库关键词查询结果的排序问题,提出了基于多因素的结果二度排序法。该方法结合结果结构权重和信息检索中常用的内容匹配,首先采用结果路径权重衡量关键词之间的关联紧密程度对结果粗排序;然后,对于结构权重相等的结果,引入信息元组中的关键词词频和包含关键词的信息量对结果细排序。实验分析表明,该排序方法能将与查询条件高度相关的结果排在前面,提高结果的查准率。

关键词：关系数据库数据图关键词查询关键词词频信息量排序