【摘要】：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是用來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫,它在企業(yè)、部門乃至個人的日常生產(chǎn)生活等諸多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。隨著現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,信息呈現(xiàn)爆炸式增長,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存儲的信息不斷增多,用戶搜索這些信息的需求也日益激增。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫訪問方式需要用戶掌握結(jié)構(gòu)化的查詢語言,了解并且.熟悉底層的數(shù)據(jù)模式,而這對于大多數(shù)的普通用戶來說是非常復(fù)雜的。受到關(guān)鍵字查詢在Web搜索引擎上獲得巨大成功的影響,近些年來在數(shù)據(jù)庫支持關(guān)鍵字查詢得到了來自數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域和信息檢索領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注并且成為新興的研究熱點。不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢方式,數(shù)據(jù)庫上的關(guān)鍵字查詢簡單易用,查詢沒有固定的格式限制,極大地減輕了用戶學(xué)習(xí)和記憶的壓力。但是這也給如何開發(fā)一個高效健壯的關(guān)鍵字查詢系統(tǒng)帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢的結(jié)果是一組孤立的元組,而關(guān)鍵字杏詢則需要從數(shù)據(jù)庫的不同表中組合與關(guān)鍵字匹配的元組來形成最終結(jié)果,這會導(dǎo)致查詢的搜索空間急劇膨脹。一般來講,關(guān)鍵字查詢的搜索空間與查詢中的關(guān)鍵字?jǐn)?shù)目成指數(shù)型關(guān)系。還有關(guān)鍵字查詢經(jīng)常是臟的,用戶的查詢中經(jīng)常包含一些不相關(guān)或者不正確的詞,而通常這些臟查詢會對隨后的查詢處理的效率和準(zhǔn)確性產(chǎn)生負(fù)面的影響。 為了解決查詢的搜索空間指數(shù)性爆炸這一問題,一個被稱作查詢清理的預(yù)處理步驟被引入進(jìn)來,它被用來清理用戶提交的原始查詢并抽取出高質(zhì)量的查詢項。這個新增的預(yù)處理步驟不僅改進(jìn)后續(xù)查詢結(jié)果的質(zhì)量,而且還大大地降低了后續(xù)的查詢搜索算法的搜索空間。但是它仍然存在一些問題,即引入的查詢清理算法并沒有考慮到用戶偏好,而這樣的偏好可以用來進(jìn)一步改進(jìn)查詢清理的質(zhì)量。 基于模式圖的關(guān)鍵字查詢方法在它的執(zhí)行過程中會生成大量的候選網(wǎng)絡(luò),其中有些候選網(wǎng)絡(luò)所表示的關(guān)系沒有實際意義的或者極少被用戶訪問,而有些候選網(wǎng)絡(luò)所表示的關(guān)系則史為用戶所偏好,即用戶經(jīng)常訪問這類關(guān)系。而傳統(tǒng)的基于模式圖的方法通常按照候選網(wǎng)絡(luò)大小遞增的順序依次求解候選網(wǎng)絡(luò),而不是按照用戶對候選網(wǎng)絡(luò)的偏好程度對候選網(wǎng)絡(luò)求解,這樣做也會影響到整個查詢執(zhí)行的效率和查詢結(jié)果的質(zhì)量。 本文主要針對數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵字查詢中存在的上述問題,借助于記錄用戶行為的查詢?nèi)罩?提出兩種基于查詢?nèi)罩痉椒〝U(kuò)展原有的查詢清理方法以進(jìn)一步改進(jìn)查詢清理的質(zhì)量。我們還使用樹數(shù)據(jù)挖掘算法來對用戶的查詢?nèi)罩具M(jìn)行挖掘來獲取用戶偏好,并通過它來改進(jìn)基于模式圖的關(guān)鍵字查詢方法。本文的主要工作及成果如下： (1)針對提出的查詢清理算法中的原始得分函數(shù),在它的基礎(chǔ)上提出了兩種利用查詢?nèi)罩具M(jìn)行擴(kuò)展的方法。原始的得分函數(shù)僅僅根據(jù)數(shù)據(jù)庫來對產(chǎn)生的項進(jìn)行評分,沒有考慮到該項在日志中的使用行為。我們基于查詢?nèi)罩臼褂脙煞N不同方式來對產(chǎn)生的項進(jìn)行評分,從而獲得一個項的日志評分。最后再將得到的日志評分和原始的評分按照某種方式結(jié)合起來形成項的最終評分。我們給出的實驗證明提出的兩種改進(jìn)方法都在一定程度上改進(jìn)查詢清理的質(zhì)量,獲得了小錯的效果。 (2)通過使用查詢?nèi)罩緛磉M(jìn)一步改進(jìn)傳統(tǒng)的基于模式圖的查詢方法。一般地,基于模式圖的查詢算法通常按兩個步驟處理查詢：候選網(wǎng)絡(luò)生成和候選網(wǎng)絡(luò)求解。我們引入查詢?nèi)罩緛碛涗浻脩籼峤坏牟樵兒退麄冞x擇的候選網(wǎng)絡(luò)。然后將數(shù)據(jù)挖掘算法引入到關(guān)鍵字查詢中來,使用已有的樹挖掘算法來對用戶的查詢?nèi)罩具M(jìn)行挖掘,以獲取用戶偏好的頻繁模式樹。然后又引入樹編輯距離來定義生成的候選網(wǎng)絡(luò)與挖掘得到的頻繁模式樹的相似度,基于此對生成的候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行排序并優(yōu)先求解排位靠前的候選網(wǎng)絡(luò),以此來改進(jìn)查詢的質(zhì)量和效率。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2464802