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電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢方法研究

發(fā)布時(shí)間:2016-07-07 11:00

  本文關(guān)鍵詞:電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《遼寧工程技術(shù)大學(xué)》 2010年

電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢方法研究

李昕  

【摘要】: 近年來(lái),隨著World Wide Web的迅速膨脹,電子商務(wù)也隨之得到迅速發(fā)展,以Web站點(diǎn)形式展示公司產(chǎn)品信息已成為電子商務(wù)交易的一個(gè)重要環(huán)節(jié),這些Web站點(diǎn)通常由一個(gè)后臺(tái)在線數(shù)據(jù)庫(kù)支持,這些數(shù)據(jù)庫(kù)稱為電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù),電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)中的內(nèi)容只能通過(guò)基于Web表單形式的查詢接口來(lái)訪問。目前,隨著Internet的普遍應(yīng)用和電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)所蘊(yùn)含信息量的快速增長(zhǎng),訪問電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)已成為大量普通用戶獲取商品信息的重要手段。 現(xiàn)有的電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)查詢處理模式通常假定用戶明確自己的查詢意圖并且僅支持嚴(yán)格查詢匹配,但隨著查詢電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶群從熟悉領(lǐng)域知識(shí)的專業(yè)人員逐漸擴(kuò)展到需要即時(shí)滿足的普通用戶,這種精確查詢處理模式已經(jīng)不再適用于普通用戶的查詢習(xí)慣。這是因?yàn)?大量普通用戶對(duì)電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容并不很了解,并且他們的查詢意圖本身可能就是模糊或不精確的,因此查詢條件僅是他們查詢意圖的部分或近似描述,相應(yīng)地,除了與查詢要求完全匹配的查詢結(jié)果之外,一些與查詢要求相近的查詢結(jié)果也可能是他們所需要的。在現(xiàn)有的電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)查詢處理模式下,為獲得更多與查詢要求相近的信息,用戶將不得不多次修改查詢條件,直到獲得滿意的查詢結(jié)果或喪失耐心放棄嘗試為止。由此可見,對(duì)于那些希望不用手工多次調(diào)整查詢條件就能從大規(guī)模電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)中一次性獲取更多滿足查詢要求的大量普通用戶來(lái)說(shuō),電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢方法的研究具有非常重要的意義。 本文針對(duì)當(dāng)前電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)查詢中亟待解決的不精確查詢問題進(jìn)行了研究,從滿足普通用戶不精確查詢需求的角度出發(fā),按照不精確查詢、不精確查詢下的查詢結(jié)果排序和查詢結(jié)果top-k檢索的研究順序,提出一套行之有效的電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢解決方案并給出具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。本文的創(chuàng)新性研究成果主要有: (1)為了解決電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢問題,提出了基于近似函數(shù)依賴的不精確查詢方法。對(duì)于一個(gè)Web數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系表,基于一致集的概念導(dǎo)出最大集,生成最小平凡函數(shù)依賴集,從而找出屬性之間的近似函數(shù)依賴關(guān)系,進(jìn)而提出了屬性權(quán)重評(píng)估方法,最不重要屬性上的基本查詢條件最先放松并且放松程度最大;基于關(guān)聯(lián)規(guī)則思想,提出了文本型屬性值之間的相似度評(píng)估方法;根據(jù)屬性權(quán)重、屬性值之間的相似度和松弛閾值,提出了查詢松弛重寫算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的屬性權(quán)重評(píng)估和文本型值之間的相似度評(píng)估算法是合理、穩(wěn)定的;用戶調(diào)查結(jié)果表明,提出的查詢松弛方法具有較高的召回率,能夠有效地處理電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)查詢中的不精確查詢問題。 (2)為了解決由不精確查詢導(dǎo)致的電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)多查詢結(jié)果問題,提出了基于概率信息檢索(Probability Information Retrieval, PIR)模型的不精確查詢結(jié)果排序方法。該方法在原始數(shù)據(jù)和查詢?nèi)罩净A(chǔ)上,利用概率信息檢索模型評(píng)估查詢未指定的屬性值與指定的屬性值以及用戶偏好之間關(guān)聯(lián)關(guān)系,進(jìn)而構(gòu)建查詢結(jié)果元組打分函數(shù)并以此對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行排序。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的排序方法能夠較好地滿足用戶需求和偏好,從而提高了電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢結(jié)果排序的有效性。 (3)針對(duì)查詢結(jié)果排序算法執(zhí)行效率的高效性要求,提出了基于閾值(Threshould Algorithm, TA)算法的top-k檢索方法。該方法利用PIR模型構(gòu)建對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)庫(kù)中每個(gè)不同屬性值的單調(diào)打分函數(shù),在此基礎(chǔ)上提出了基于TA算法的top-k檢索解決方法,給出了相應(yīng)的元組列表創(chuàng)建、聚類和top-k元組檢索算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,元組列表聚類算法能夠準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)聚類中心,top-k檢索算法具有較高的準(zhǔn)確性并且在很大程度上縮短了執(zhí)行時(shí)間,從而提高了大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境下top-k查詢結(jié)果的檢索效率。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號(hào)】:TP311.13
【目錄】:

  • 致謝4-5
  • 摘要5-7
  • Abstract7-14
  • 1 緒論14-27
  • 1.1 研究背景與動(dòng)機(jī)14-17
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的現(xiàn)狀與分析17-23
  • 1.2.1 查詢松弛技術(shù)的研究17-19
  • 1.2.2 查詢結(jié)果排序技術(shù)的研究19-22
  • 1.2.3 Top-k 檢索技術(shù)的研究22-23
  • 1.3 研究目標(biāo)與意義23-24
  • 1.4 本文工作24-27
  • 1.4.1 研究?jī)?nèi)容24-25
  • 1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)25-27
  • 2 相關(guān)理論和技術(shù)27-40
  • 2.1 電子商務(wù)Web 數(shù)據(jù)庫(kù)27-31
  • 2.1.1 電子商務(wù)Web 數(shù)據(jù)庫(kù)定義27
  • 2.1.2 查詢處理模式27-28
  • 2.1.3 查詢接口28-30
  • 2.1.4 查詢?nèi)罩?/span>30-31
  • 2.2 關(guān)系數(shù)據(jù)模型31-34
  • 2.2.1 基本概念31-32
  • 2.2.2 函數(shù)依賴32-34
  • 2.2.3 多值依賴34
  • 2.3 相關(guān)算法和技術(shù)34-37
  • 2.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法35-37
  • 2.3.2 直方圖技術(shù)37
  • 2.4 整體解決方案37-38
  • 2.5 測(cè)試數(shù)據(jù)集38-39
  • 2.6 本章小結(jié)39-40
  • 3 基于近似函數(shù)依賴關(guān)系的不精確查詢方法40-69
  • 3.1 引言40-41
  • 3.2 不精確查詢基本思想和定義41-42
  • 3.2.1 不精確查詢基本思想41-42
  • 3.2.2 不精確查詢及相關(guān)定義42
  • 3.3 近似函數(shù)依賴關(guān)系提取、屬性松弛排序與重要程度評(píng)估42-56
  • 3.3.1 基本概念42-43
  • 3.3.2 近似函數(shù)依賴關(guān)系提取43-49
  • 3.3.3 求近似候選碼49-54
  • 3.3.4 屬性松弛順序排序與重要程度分配54-56
  • 3.4 文本型屬性值之間的相似度評(píng)估56-59
  • 3.5 查詢松弛與結(jié)果排序59-61
  • 3.5.1 查詢松弛重寫59-61
  • 3.5.2 查詢結(jié)果排序61
  • 3.6 性能實(shí)驗(yàn)分析61-68
  • 3.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境61-62
  • 3.6.2 屬性松弛順序排序算法性能測(cè)試62-64
  • 3.6.3 相似度評(píng)估算法魯棒性測(cè)試64-65
  • 3.6.4 查詢松弛和結(jié)果排序效果測(cè)試65-68
  • 3.7 本章小結(jié)68-69
  • 4 基于概率信息檢索模型的查詢結(jié)果排序方法69-87
  • 4.1 引言69-70
  • 4.2 概率信息檢索模型70-71
  • 4.3 基于PIR 模型的結(jié)構(gòu)化元組相關(guān)性評(píng)估71-74
  • 4.3.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)下的PIR 模型71-72
  • 4.3.2 有限獨(dú)立模型72
  • 4.3.3 消除獨(dú)立性假設(shè)72-74
  • 4.4 不精確查詢下的查詢結(jié)果排序方法74-81
  • 4.4.1 相關(guān)性評(píng)估74-76
  • 4.4.2 特殊情形76-80
  • 4.4.3 實(shí)現(xiàn)方法80-81
  • 4.5 性能實(shí)驗(yàn)分析81-86
  • 4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境81-82
  • 4.5.2 查詢結(jié)果準(zhǔn)確率測(cè)試82-84
  • 4.5.3 查詢?nèi)罩敬笮?duì)排序準(zhǔn)確率的影響測(cè)試84
  • 4.5.4 查詢指定屬性個(gè)數(shù)對(duì)排序準(zhǔn)確率的影響測(cè)試84-85
  • 4.5.5 響應(yīng)時(shí)間測(cè)試85-86
  • 4.6 本章小結(jié)86-87
  • 5 基于TA 算法的查詢結(jié)果 TOP-K 檢索方法87-108
  • 5.1 引言87-88
  • 5.2 Top-k 檢索與 TA 算法88-90
  • 5.2.1 Top-k 檢索88
  • 5.2.2 TA 算法88-90
  • 5.3 基于TA 算法的top-k 檢索方法90-95
  • 5.3.1 相關(guān)性評(píng)估90-92
  • 5.3.2 解決方案92-95
  • 5.4 實(shí)現(xiàn)算法95-102
  • 5.4.1 元組列表創(chuàng)建95-96
  • 5.4.2 元組列表聚類96-98
  • 5.4.3 Top-k 檢索98-101
  • 5.4.4 無(wú)關(guān)元組處理101-102
  • 5.5 性能實(shí)驗(yàn)分析102-107
  • 5.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境102
  • 5.5.2 元組列表聚類算法測(cè)試102-103
  • 5.5.3 檢索到的top-k 個(gè)元組的準(zhǔn)確性測(cè)試103-105
  • 5.5.4 Top-k 檢索算法的性能測(cè)試105-107
  • 5.6 本章小結(jié)107-108
  • 6 結(jié)論108-112
  • 6.1 本文的主要貢獻(xiàn)與結(jié)論108-109
  • 6.2 未來(lái)的工作109-112
  • 參考文獻(xiàn)112-122
  • 作者簡(jiǎn)歷122-124
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集124-125
  • 下載全文 更多同類文獻(xiàn)

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    【引證文獻(xiàn)】

    中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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    【參考文獻(xiàn)】

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    中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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    【同被引文獻(xiàn)】

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      本文關(guān)鍵詞:電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)庫(kù)不精確查詢方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



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