本文選題：關(guān)系數(shù)據(jù)庫 + 數(shù)據(jù)圖　； 參考：《大連海事大學》2013年碩士論文

【摘要】：如今互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展,關(guān)鍵字搜索技術(shù)為網(wǎng)頁搜索等方面提供了關(guān)鍵技術(shù)支持,這是如今網(wǎng)頁搜索獲得巨大成功的關(guān)鍵,使得用戶可以用簡單的自己熟知的關(guān)鍵字在網(wǎng)上尋找自己需要的信息。在眾多的數(shù)據(jù)庫中,關(guān)系數(shù)據(jù)庫是當前最為流行的、使用最多的一種,只要用戶掌握一定的結(jié)構(gòu)化查詢語言和數(shù)據(jù)庫的基本模式知識就能夠進行操作。但是,如今絕大多數(shù)網(wǎng)民并不具備這些專業(yè)化知識,如何讓關(guān)系數(shù)據(jù)庫能夠支持高效的關(guān)鍵字檢索成為近來的研究熱點,因為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵字檢索可以使用戶擺脫結(jié)構(gòu)化查詢語句(如SQL等)的束縛。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵字搜索與網(wǎng)絡(luò)搜索引擎工作相比又有其不同特點,比如：數(shù)據(jù)庫由元組組成,元組間有鍵值或語意關(guān)系等。關(guān)鍵字檢索作用于關(guān)系數(shù)據(jù)庫上使檢索得到的結(jié)果再進行一定程度的信息整合,得到用戶真正需要的信息。 本文提出的關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)社區(qū)檢索方法是以中心節(jié)點為驅(qū)動及其所能夠到達各關(guān)鍵字節(jié)點的組合來確定一個社區(qū)的方法。本篇社區(qū)由節(jié)點和邊組成,節(jié)點又分三類：關(guān)鍵字節(jié)點、中心節(jié)點和路徑節(jié)點；邊可以是無向邊也可以是有向邊。把各關(guān)鍵字向外擴展一定的距離所能夠到達的公共節(jié)點設(shè)立為中心節(jié)點,中心節(jié)點結(jié)構(gòu)中有它所能夠到達的各關(guān)鍵字節(jié)點的信息,以此來判斷能否滿足社區(qū)的形成條件,也就是用戶想得到的信息。對于排序問題,利用中心節(jié)點到達各關(guān)鍵字節(jié)點的開銷為依據(jù)進行相應(yīng)的規(guī)范調(diào)整,以便得到最優(yōu)結(jié)果。 本文設(shè)計了數(shù)據(jù)社區(qū)檢索方法框架,并實現(xiàn)了相關(guān)算法。以DBLP數(shù)據(jù)集對該算法進行了驗證,其結(jié)果證實了算法思想的可行性和具體算法的高效性。本文檢索方法的思想也可以擴展到其他的領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵字檢索結(jié)果相比,本算法有效地改善了單個結(jié)果包含信息量少、各結(jié)果間缺少相應(yīng)的依賴聯(lián)系等問題,通過本文的算法實現(xiàn)使得單個結(jié)果包含了較為豐富的信息也使得用戶更清晰、明了的理解檢索結(jié)果間的關(guān)系。
[Abstract]:Now the rapid development of the Internet, the keyword search technology provides key technical support for web search, which is now the key of web search to achieve great success, so that users can use their own familiar simple keyword search for the information they need on the Internet. In many databases, relational database is the most popular use. One of the most, as long as the users master some knowledge of basic mode of structured query language and database to operate. But now, the vast majority of users do not have these specialized knowledge, how to make the relational database can support efficient keyword search has become the focus of research recently, because relational database keyword search allows the user to get rid of structured the query (such as SQL) bound.
Relational database keyword search compared with network search engines has different characteristics, such as: the database consists of tuples, key or semantic relations between tuples. Such as keyword search in relational database on the retrieval results and information integration to a certain extent, get the needed information for users.
In this paper the relational database community retrieval method is based on the center node as the combination of drive and can reach each keyword nodes to determine a community. The community composed of nodes and edges, nodes are divided into three categories: keyword node, the central node and the path node; the edge can be undirected edges can be directed edges. The key expansion common node distance can reach the set for the central node, with each keyword nodes it can reach the information center node structure, in order to determine whether it can meet the condition of the formation of a community, also is the information the user wants. For the sorting problem, use the central node to each keyword node overhead as the basis for the corresponding standard adjustment, in order to get the optimal results.
This paper introduces the design of data retrieval community framework, and implement the relevant algorithm. Based on DBLP data set to validate the algorithm, and the result confirms that the efficiency of the algorithm feasibility and specific algorithm. The retrieval method thought in this paper can also be extended to other areas. And the relational database keyword search results compared to traditional. This algorithm can effectively improve the individual results contain less information, the lack of corresponding relationship between the results and other issues, through this algorithm makes the single result contain abundant information makes users more clear, the relationship between the clear understanding of the retrieval results.

【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP311.132.3

【共引文獻】

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本文編號：1731443