辽宁省自然科学基金(2013020028)
- 作品数：7 被引量：16H指数：3
- 相关作者：李昕孟祥福王大伟张霄雁马宗民更多>>
- 相关机构：辽宁工业大学辽宁工程技术大学东北大学更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金国家杰出青年科学基金辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- XML中支持top-k的关键字查询方法研究
- 2016年
- 在结构化和半结构化数据中,关键字检索被认为是有效地信息发现手段。在该获取信息的方式下,返回结果的质量和效率是近年来研究的热点。在XML关键字检索中的top-k策略,也是关键字检索中提高查询效率的关键技术。分析了top-k技术的研究需求,着重对该技术逐步与XML语义修剪相结合的发展过程以及近似查询中的top-k技术的应用进行了总结,并对该技术的发展趋势和应用领域进行了分析。
- 崔婉秋李昕孟祥福崔岩王大伟
- 耦合关系分析下的Top-k关键字推荐方法被引量：2
- 2016年
- 由于用户对关系数据库内容了解不够充分,使他们很难找出合适的关键字表达自己的查询意图.因此提出一种语义相关关键字推荐方法,通过分析关系数据库中的词条与用户初始查询所提供的关键字之间的语义相关性,为用户提供top-k个与初始查询语义相关的候选关键字来拓宽用户对目标数据库内容的了解,从而帮助他们表达出有效的关键字查询条件.为了评估数据库中词条与查询关键字之间的语义相关性,提出反映词条之间显式和隐式关联的词条耦合关系.然后,利用阈值算法快速返回前k个与其语义相关的候选关键字.实验证明了提出的词条耦合关系评估方法能够有效捕获到词条之间的复杂语义关系,同时也验证了top-k相关关键字选取算法的性能.
- 崔婉秋李昕孟祥福崔岩
- 关键词：关系数据库关键字查询
- 模糊逻辑在数据库关键字查询中的应用研究
- 2015年
- 关键字查询技术作为数据库(DB)信息检索的一个研究方向,构成了信息获取的基础,是实现用户与数据之间智能交互的前提。然而由于用户使用语言的灵活性,使其提交的查询意图具有模糊性或不精确性,因此数据库中的模糊查询成为了信息检索领域的重要研究方向。首先简单介绍了模糊逻辑的相关理论知识,然后重点介绍近年来模糊逻辑在关系数据库关键字查询中的应用,分为基于元组级别和对象级别的模糊查询两类,及Top-k排序方法。最后通过对国内外模糊逻辑应用进行研究,给出了该技术的发展趋势和新的挑战。
- 崔婉秋李昕孟祥福崔岩王大伟
- 关键词：信息检索模糊查询模糊逻辑
- 基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法被引量：6
- 2014年
- 为了解决Web数据库多查询结果的问题,该文提出了一种基于上下文偏好的查询结果top-k排序方法,首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型:i_1>i_2,d|X,表示在上下文条件X下,项i_1与i_2相比,用户偏好项i_1的程度为d(0.5≤d≤1),带偏好程度的上下文偏好通过在查询历史中使用关联规则挖掘获得.基于上下文偏好,提出了一种查询结果top-k排序方法,给出了相应的元组排列创建、聚类和top-k排序算法.实验结果表明,提出的上下文偏好模型具有较强的偏好表达能力,top-k排序方法能够较好地满足用户需求和偏好并且具有较高的执行效率.
- 孟祥福马宗民李昕张霄雁王星
- 关键词：WEB数据库
- 一种关系数据库上的关键词查询排序方法被引量：2
- 2013年
- 提出一种新的关键词查询排序算法来提高关系数据库关键词查询系统的查询效果。文中定义了关键词查询模型,分析了典型系统的排序算法,并确定了影响查询效果的四个主要因素,进而提出新的关键词查询排序算法。实验结果表明,该算法具有较高的查询和排序准确率,能够有效地提高关键词查询效果。
- 张颖李昕
- 关键词：关系数据库关键词查询信息检索
- 关系数据库关键字查询方法研究被引量：3
- 2016年
- 数据库(DB)结合了信息检索(IR)技术便捷的查询形式,为用户在同样的信息平台上提供便利的获取信息的手段.一方面由数据库管理系统提供的复杂数据库工具,能够协助用户使用SQL语言查询结构化信息;另一方面信息检索技术允许用户使用基于得分和等级的关键字方式搜索非结构化信息,在该过程中用户不需要了解任何数据库的模式信息.对现有典型的关系数据库上的关键字检索方法进行总结,主要针对模式图和数据图的两种模式进行归纳,详细分析了主要算法及改进,并比较了各种算法的优势和不足.通过对数据库中潜在的语义关系进行研究,给出了在语义匹配等方面的应用及面临的发展趋势.
- 崔婉秋李昕孟祥福崔岩王大伟
- 关键词：关系数据库关键字查询语义匹配
- 基于相似性推荐的电子商务Web数据库关键字近似查询方法被引量：4
- 2015年
- 关键字查询作为一种简单的查询方式已成为人们获取商品信息的重要手段.为了解决电子商务Web数据库关键字近似查询问题,提出一种基于相似性推荐的关键字top-k近似查询方法.该方法在离线阶段从关键字查询历史中选出少数代表性的关键字查询,然后根据其他关键字查询与代表性查询之间的相似度,为每个代表性关键字查询构建相应的关键字查询序列;当一个新的关键字查询到来时,评估其与代表性关键字查询之间的相似度,然后利用TA算法在预先创建的关键字查询序列上快速选出top-k个与给定关键字查询语义相关的关键字查询.用户通过查看这些相关查询的结果来获取与初始查询语义相关的查询结果,从而实现关键字的不精确查询.实验结果和分析表明,top-k查询选取方法具有较高准确性和执行效率.
- 李昕孟祥福
- 关键词：关键字近似查询TOP-K
