本文關鍵詞：面向農(nóng)業(yè)信息的關系數(shù)據(jù)庫關鍵詞搜索研究與應用

  更多相關文章： 關系數(shù)據(jù)庫 關鍵詞查詢 查詢擴展 同義詞匹配

【摘要】：近年來,關系數(shù)據(jù)庫的關鍵詞搜索技術得到了廣泛應用。這種技術不需要用戶具有任何SQL語法知識和數(shù)據(jù)庫模式知識,只需要輸入關鍵詞,便可以像互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎一樣方便的進行關鍵詞搜素,因此贏得了許多用戶的青睞。本文設計了一個基于農(nóng)業(yè)信息的關系數(shù)據(jù)庫關鍵詞查詢系統(tǒng),在預處理階段采用中文分詞法對用戶輸入的關鍵詞進行分詞處理,提出了同義詞匹配策略對關鍵詞進行擴展。主要的工作有:(1)根據(jù)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的特點建立了同義詞詞典。詞典設計過程中將同義的詞存放在一行,每行第一個為主題詞,其他的就是該詞的同義詞。(2)本文采用以查詢語句為基礎的擴展策略,提出一個基于同義詞詞典的查詢擴展方法。該方法將關鍵詞與詞典進行匹配,若關鍵詞與詞典中的某個詞相匹配,則將該詞所在行的所有詞查詢出來作為關鍵詞的同義詞,從而對關鍵詞的同義詞進行擴展。(3)在對查詢語義進行預處理的過程中,對查詢語法進行了分析,將關鍵詞分為兩類,一類是單個關鍵詞;另一類是屬性和關鍵詞的組合。從而提高了系統(tǒng)對關鍵詞的查準率和查全率。(4)本文采用基于分類Steiner樹的關鍵詞查詢方法,將關鍵詞的查詢問題轉化為查找Steiner樹,同時根據(jù)元組中關鍵詞的個數(shù)情況對Steiner樹進行分類,并使用分類Steiner樹對查詢結果進行排序。實驗結果表明,本文設計的系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)信息檢索領域中的查全率和查準率能滿足應用需求,還能有效地避免數(shù)據(jù)冗余的情況發(fā)生。
【關鍵詞】：關系數(shù)據(jù)庫 關鍵詞查詢 查詢擴展 同義詞匹配
【學位授予單位】：湖南人文科技學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;S126
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-21
• 1.1 引言9
• 1.2 課題研究的背景9-10
• 1.3 研究的目的與意義10
• 1.4 關系數(shù)據(jù)庫關鍵詞搜索技術的研究綜述10-16
• 1.4.1 基于模式圖的方法11-12
• 1.4.2 基于數(shù)據(jù)圖的方法12-14
• 1.4.3 結果排序方法14-16
• 1.5 關鍵詞搜索技術在農(nóng)業(yè)中的應用現(xiàn)狀16-17
• 1.5.1 國外研究現(xiàn)狀16
• 1.5.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
• 1.6 關鍵詞搜索在農(nóng)業(yè)檢索系統(tǒng)中存在的問題17-19
• 1.7 本文的主要研究內(nèi)容和主要工作19
• 1.7.1 研究的主要內(nèi)容19
• 1.7.2 本文的主要工作19
• 1.8 本文的章節(jié)安排19-21
• 第二章 系統(tǒng)框架與查詢預處理21-33
• 2.1 系統(tǒng)簡介21
• 2.2 系統(tǒng)框架21-22
• 2.3 提取關鍵詞22-26
• 2.3.1 中文分詞技術簡介22-23
• 2.3.2 最大匹配分詞法23-25
• 2.3.3 分詞難點25-26
• 2.3.4 關鍵詞的提取26
• 2.4 關鍵詞分析26-27
• 2.4.1 農(nóng)業(yè)信息的特征26
• 2.4.2 同義詞的概念26-27
• 2.4.3 同義詞查詢方法27
• 2.5 基于同義詞詞典的匹配策略27-32
• 2.5.1 查詢擴展27-28
• 2.5.2 查詢擴展方法28-29
• 2.5.3 同義詞詞典的設計29-30
• 2.5.4 匹配策略30-32
• 2.6 本章小結32-33
• 第三章 關鍵詞查詢模塊33-41
• 3.1 概述33
• 3.2 相關定義33-36
• 3.2.1 數(shù)據(jù)圖的定義33
• 3.2.2 數(shù)據(jù)圖的建立33-35
• 3.2.3 Steiner樹的定義35-36
• 3.3 對Steiner樹進行分類36-37
• 3.4 搜索算法37-39
• 3.4.1 算法的實現(xiàn)37-38
• 3.4.2 搜素算法的偽代碼38
• 3.4.3 轉換成SQL語句38-39
• 3.4.4 算法的時間復雜度39
• 3.5 結果排序39-40
• 3.6 本章小結40-41
• 第四章 系統(tǒng)實現(xiàn)與測試41-50
• 4.1 實驗環(huán)境41
• 4.2 系統(tǒng)測試41-42
• 4.3 實驗結果與分析42-49
• 4.3.1 查全率和查準率42-46
• 4.3.2 系統(tǒng)的相應時間46-49
• 4.4 本章小結49-50
• 第五章 總結與展望50-52
• 5.1 本文的工作總結50
• 5.2 不足之處50-51
• 5.3 下一步研究工作與展望51-52
• 參考文獻52-56
• 致謝56-57
• 作者簡介57-58
• 讀研期間研究成果58

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鄭海燕;劉寧;張俊;;一種關系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結果的聚類方法[J];計算機應用與軟件;2014年11期

2 林子雨;鄒權;賴永炫;林琛;;關系數(shù)據(jù)庫中的關鍵詞查詢結果動態(tài)優(yōu)化[J];軟件學報;2014年03期

3 梁棟;臧冬松;孫功星;Valentin Kuznetsov;;CMS實驗中關系數(shù)據(jù)庫的精確關鍵詞查詢[J];計算機工程;2014年01期

4 楊書新;徐慧琴;;基于數(shù)據(jù)圖的關系數(shù)據(jù)庫關鍵詞查詢排序研究[J];計算機應用研究;2014年02期

5 林子雨;楊冬青;王騰蛟;張東站;;基于關系數(shù)據(jù)庫的關鍵詞查詢[J];軟件學報;2010年10期

6 彭朝暉;張俊;王珊;;S-CBR:基于數(shù)據(jù)庫模式展現(xiàn)數(shù)據(jù)庫關鍵詞檢索結果[J];軟件學報;2008年02期

7 郭來德;劉輝林;劉蘭哲;王光興;;農(nóng)業(yè)信息搜索引擎設計與實現(xiàn)[J];河北工程大學學報(自然科學版);2007年03期

8 文繼軍,王珊;SEEKER:基于關鍵詞的關系數(shù)據(jù)庫信息檢索[J];軟件學報;2005年07期

9 費洪曉,康松林,朱小娟,謝文彪;基于詞頻統(tǒng)計的中文分詞的研究[J];計算機工程與應用;2005年07期

10 溫國泉;談談我國現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)信息化服務的發(fā)展模式[J];科技情報開發(fā)與經(jīng)濟;2002年05期

，

本文編號：587135