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关系数据库中支持语义的Top-K关键字搜索
外文标题：A Top-K Keyword Search for Supporting Semantics in Relational Databases
文献类型：期刊
作者：Wang, Bin^[1]Yang, Xiao-Chun^[2]Wang, Guo-Ren^[3]
机构：[1]College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China
[2]College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China |Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering, Renmin University of China, Beijing 100872, China
[3]College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China

通讯作者：Wang, B.(binwang@mail.neu.edu.cn)
年：2008
期刊名称：软件学报
卷：19
期：9
页码范围：2362-2375
增刊：增刊
收录情况：EI(20084011613569)中文核心期刊要目总览中国科技核心期刊
所属部门：数据工程与知识工程教育部重点实验室
语言：中文
ISSN：1000-9825
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_rjxb200809018.aspx
DOI：10.3724/SP.J.1001.2008.02362
基金：新世纪优秀人才支持计划; 国家自然科学基金; 国家高技术研究发展计划(863计划); 霍英东优选资助项目; 中国人民大学数据与知识工程教育部重点实验室开放课题
关键词：Top-K;关键字搜索;关系数据库;信息检索;语义相似度
摘要：为了增强关系数据库中的关键字搜索查询结果,考虑了多表之间以及元组之间的语义关系,提出了一种语义评分函数.该语义评分函数不仅涵盖了当前的评分思想,并且加入新指标来衡量查询结果与查询关键字之间的相关性.基于该评分函数,提出两种以数据块为处理单位的Top-K搜索算法,分别为BA(blocking algorithm)算法和EBA(early-stopping blocking algorithm)算法.EBA在BA基础上引入了过滤域值,以便尽早终止算法的迭代次数.最后实验结果显示语义评分函数保证了搜索结果的高查准率和查全率,所提出的BA算法和EBA算法改善了现有方法的查询性能.
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