每日論文

第三十三篇

2020/08/18

摘要：?關鍵詞查詢可以幫助用戶從數據庫中快速獲取感興趣的內容,它不需要用戶掌握專業的數據庫結構化查詢語言,降低了使用門檻.針對基于關鍵詞的數據庫查詢,基于數據圖的方法是一種比較常見的方法,它把數據庫轉換成數據圖,然后從數據圖中計算最小Steiner樹.但是,已有的方法無法根據不斷變化的用戶查詢興趣而動態優化查詢結果.提出采用蟻群優化算法解決數據庫中的關鍵詞查詢問題,并提出了基于概念漂移理論的用戶查詢興趣突變探查方法,可以及時發現用戶興趣的突變.在此基礎上,提出了基于概念漂移理論和蟻群優化算法的查詢結果動態優化算法ACOKS*,可以根據突變的用戶興趣,動態地優化查詢結果,使其更加符合用戶查詢預期.在原型系統上得到的大量實驗結果表明,該方法具有很好的可擴展性,并且可以比已有的方法取得更好的性能.

內容提要

★對于關系數據庫的關鍵詞查詢, 絕大多數研究都可以歸為兩大類, 即基于數據圖的方法和基于模式圖的方法? .前者把數據庫建模成數據圖, 然后從數據圖中尋找包含查詢關鍵詞的多棵Steiner樹, 經過評分排序后, 輸出top-k棵Steiner樹作為查詢結果;后者利用數據庫模式創建連接表達式, 然后在DBMS上執行連接表達式對應的SQL語句得到結果.基于模式圖的方法只能應用于關系型數據的搜索;而基于數據圖的方法則可以用于關系型、XML和HTML數據, 因為這些數據都可以用數據圖的形式表示.

★?本文的主要貢獻是:

提出了基于蟻群優化算法的、關系數據庫關鍵詞查詢新算法ACOKS (ant-colony-optimization-basedkeyword search) , 為基于概念漂移理論的查詢結果動態優化提供基礎;

提出了基于概念漂移理論的用戶查詢興趣突變探查方法, 可以及時發現用戶興趣的突變;

提出了基于概念漂移理論和ACOKS算法的查詢結果動態優化算法ACOKS*, 可以根據突變的用戶興趣, 動態優化查詢結果, 使其更加符合用戶查詢預期;

構建了原型系統并進行了大量實驗, 結果表明, 本文的方法可以比已有的方法取得更好的性能.

格式引文：林子雨,鄒權,賴永炫,林琛.關系數據庫中的關鍵詞查詢結果動態優化[J].軟件學報,2014,25(03):528-546.

關鍵詞：關鍵詞查詢;?關系數據庫;?數據圖;?蟻群優化;?Steiner樹;

DOI：10.13328/j.cnki.jos.004384

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編輯：學術菜鳥

總結

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