本文關(guān)鍵詞：關(guān)系數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵字語義近似查詢方法研究

  更多相關(guān)文章： 檢索 耦合關(guān)系分析 Top-k推薦 查詢重構(gòu) 近似查詢

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普遍應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的急劇膨脹,數(shù)據(jù)庫在線關(guān)鍵字檢索方式已經(jīng)成為人們網(wǎng)上查閱和搜索信息的主要手段。然而面臨當(dāng)今數(shù)據(jù)組織形式和結(jié)構(gòu)的各異性,研究者已經(jīng)指出了需要采取不同的數(shù)據(jù)建模形式(如關(guān)系、層次、面向?qū)ο蟮�、網(wǎng)狀、半結(jié)構(gòu)化模型等),進而也引起了大量新穎的數(shù)據(jù)管理技術(shù)的不斷發(fā)展(如對于XML數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)流的處理、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的集成、數(shù)據(jù)分析及挖掘等)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫因其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單、清晰,且具有較高的獨立性和安全保密性,已成為應(yīng)用最廣泛的通用型數(shù)據(jù)庫,且作為Deep Web的重要組成部分,因此關(guān)系數(shù)據(jù)庫檢索技術(shù)應(yīng)具有更高的用戶友好性和通用性。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)提供復(fù)雜的工具,可使專業(yè)用戶使用SQL語言進行結(jié)構(gòu)化查詢,但對于大多數(shù)普通用戶來講,像谷歌、雅虎等搜索引擎那樣通過提交幾個關(guān)鍵字就能檢索到相關(guān)信息的關(guān)鍵字查詢方式,更容易被其接受和使用。然而由于非專業(yè)用戶的表達查詢意圖的方式和檢索時所關(guān)注的差異、以及對相關(guān)數(shù)據(jù)庫存儲內(nèi)容了解的有限,導(dǎo)致許多數(shù)據(jù)庫信息無法被獲取,用戶的滿意程度下降,且進行試探性檢索的次數(shù)會隨之增加。因此針對檢索的方式、手段和技術(shù)需要不斷完善,使其能夠?qū)εc查詢關(guān)鍵字語義相關(guān)(但不是明確給出的關(guān)鍵字)的內(nèi)容給出查詢結(jié)果,提高查詢的準(zhǔn)確性,以便更好地向人們提供簡單、可依賴的信息獲取服務(wù)。本文首先提出一種評估數(shù)據(jù)庫中所有存儲的數(shù)據(jù)與用戶給定查詢條件的關(guān)鍵字之間的語義相關(guān)性,即分析詞條之間耦合關(guān)系的方法TCR(Term Coupling Relationships)。根據(jù)TCR評估用戶初始條件中的關(guān)鍵字與數(shù)據(jù)庫中全部數(shù)據(jù)的耦合關(guān)系(包括內(nèi)耦合與外耦合兩部分),并生成相關(guān)性大小的順序列。然后利用排名機制將數(shù)據(jù)庫中Top-k排名結(jié)果作為候選關(guān)鍵字推薦給用戶,最后通過用戶重構(gòu)最貼近自己意圖的條件提供給檢索系統(tǒng)進行再查詢。其中查詢重構(gòu)系統(tǒng)選取基于候選網(wǎng)的DISCOVER系統(tǒng)進行再查詢處理,即將TCR方法集成到傳統(tǒng)的精確查詢系統(tǒng)中。嵌入TCR方法的檢索系統(tǒng),能夠使缺乏相關(guān)經(jīng)驗的用戶根據(jù)系統(tǒng)分析初始條件并推薦出相關(guān)性高的關(guān)鍵字,使用戶能夠重構(gòu)符合自己需求的查詢條件,在某種意義上實現(xiàn)了對初始目的的近似查詢。并且讓用戶自己主觀的重新構(gòu)建和選擇關(guān)鍵字,使檢索更加人性化,更能滿足用戶的真實想法。同時結(jié)合了精確匹配的優(yōu)勢,使檢索效率及用戶滿意程度達到較高的要求。實驗采用DBLP、Movie Lens和IMDB數(shù)據(jù)集,應(yīng)用TCR算法在關(guān)鍵字與數(shù)據(jù)庫中的信息進行耦合關(guān)系分析,證明了參數(shù)α對不同數(shù)據(jù)庫的不同影響。并用Top-k推薦算法返回推薦關(guān)鍵字。近而在DISCOVER系統(tǒng)上實現(xiàn)關(guān)鍵字的最終查詢。
【關(guān)鍵詞】：檢索 耦合關(guān)系分析 Top-k推薦 查詢重構(gòu) 近似查詢
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景及發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.2 課題研究目的及意義12-13
• 1.3 主要研究內(nèi)容13-15
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 關(guān)鍵字查詢相關(guān)理論基礎(chǔ)16-24
• 2.1 查詢模式16-21
• 2.1.1 基于模式圖的關(guān)鍵字查詢18-20
• 2.1.2 基于數(shù)據(jù)圖的查詢方法20-21
• 2.2 近似查詢21-23
• 2.2.1 建模形式的擴展22
• 2.2.2 模糊查詢22
• 2.2.3 語義分析及應(yīng)用22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 3 耦合關(guān)系分析及Top-k推薦策略24-33
• 3.1 問題定義24
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理24-26
• 3.2.1 詞條關(guān)系圖25-26
• 3.2.2 數(shù)據(jù)視圖26
• 3.3 耦合關(guān)系分析26-30
• 3.3.1 節(jié)點權(quán)重及計算26-28
• 3.3.2 內(nèi)耦合關(guān)系28-29
• 3.3.3 間耦合關(guān)系29-30
• 3.4 Top-k推薦策略30-32
• 3.4.1 Top-k的實現(xiàn)30-31
• 3.4.2 TA閾值算法31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 4 近似查詢系統(tǒng)的實現(xiàn)33-48
• 4.1 引言33
• 4.2 傳統(tǒng)DISCOVER系統(tǒng)簡介33-36
• 4.2.1 數(shù)據(jù)模型及相關(guān)定義34-35
• 4.2.2 DISCOVER系統(tǒng)的實現(xiàn)35-36
• 4.3 近似查詢系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)36-39
• 4.3.1 DISCOVER的改進36-37
• 4.3.2 近似查詢系統(tǒng)的實現(xiàn)37-39
• 4.4 近似查詢系統(tǒng)的查詢處理39-47
• 4.4.1 候選網(wǎng)的生成39-44
• 4.4.2 候選網(wǎng)的評估44-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 5 實驗設(shè)計及對比分析48-58
• 5.1 耦合關(guān)系分析下Top-k推薦性能測試48-51
• 5.1.1 實驗設(shè)置48
• 5.1.2 評估TCR算法的精確度48-50
• 5.1.3 TCR算法性能50-51
• 5.2 基于候選網(wǎng)的DISCOVER性能測評51-55
• 5.2.1 實驗設(shè)置51
• 5.2.2 候選網(wǎng)生成器的評估51-52
• 5.2.3 貪婪算法的性能52-53
• 5.2.4 對計劃生成器的評估53-54
• 5.2.5 執(zhí)行時間54-55
• 5.3 近似查詢系統(tǒng)的性能測評55-57
• 5.3.1 實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)置55
• 5.3.2 查詢重構(gòu)對結(jié)果滿意度的提升55-56
• 5.3.3 系統(tǒng)執(zhí)行時間56-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 6 結(jié)論和未來工作58-59
• 參考文獻59-62
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況62-63
• 致謝63

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