【摘要】：關(guān)系數(shù)據(jù)庫上的關(guān)鍵詞查找技術(shù)使得用戶像使用搜索引擎一樣獲取數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)數(shù)據(jù)。然而,這種技術(shù)只實(shí)現(xiàn)了精確查詢,還不能很好地實(shí)現(xiàn)模糊查詢。本文通過引進(jìn)分類學(xué)習(xí)中的Rocchio算法并對其做小部分修改,用于數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞查詢中,結(jié)合不同類型對象之間相異度和相關(guān)度的量化計(jì)算,每次返回的結(jié)果集按照相關(guān)度降序排列,實(shí)現(xiàn)精確到模糊的查詢。如果用戶不滿意初始查詢結(jié)果集,利用Rocchio算法經(jīng)過幾次交互,便可不斷滿足需求。對權(quán)值優(yōu)化的Rocchio算法反饋過程進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測試,結(jié)果證明是比較令用戶滿意的,而且返回的結(jié)果集中少量的不相關(guān)集合可以提高查詢的性能。
[Abstract]:Keyword lookup technology in relational database enables users to obtain relevant data in the database just like search engines. However, this technique can only realize accurate query, but not fuzzy query. This paper introduces the Rocchio algorithm in classification learning and modifies it in a small part, which is used in the keyword query of database, combining with the quantitative calculation of dissimilarity and correlation between different types of objects. The returned result sets are arranged in descending order according to the correlation degree, and the query is accurate to fuzzy. If the user is not satisfied with the initial query result set, the Rocchio algorithm can be used to satisfy the demand after several interactions. The feedback process of the weight optimization Rocchio algorithm is tested and the results show that the feedback process is satisfactory and the performance of the query can be improved by a small number of uncorrelated sets in the returned result set.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院
【基金】：湖南省教育廳科研基金(05C671) 中南大學(xué)重點(diǎn)資助創(chuàng)新項(xiàng)目(ZB018)
【分類號】：TP311.13

【共引文獻(xiàn)】

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5 汪t熺，

本文編號：2189991