Web數(shù)據(jù)庫、XML數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)語義近似查詢技術

目 錄
第一部分
第一章 Web數(shù)據(jù)庫基礎理論和相關
技術 2
1．1 Web數(shù)據(jù)庫 2
1．2 相關定義 4
1．2．1 Deep Web 4
1．2．2 Web數(shù)據(jù)庫查詢 4
1．2．3 查詢歷史 5
1．3 關系數(shù)據(jù)模型 7
1．3．1 關系 7
1．3．2 關系模式 8
1．3．3 關系數(shù)據(jù)庫 8
1．4 Web數(shù)據(jù)庫查詢相關技術 8
1．4．1 關聯(lián)規(guī)則挖掘 8
1．4．2 直方圖 11
1．4．3 Top-k排序 11
1．4．4 決策樹分類 12
1．5 實驗測試集和評價指標 13
1．5．1 測試數(shù)據(jù)集 13
1．5．2 評價指標 14
1．6 本章小結 15
1．7 參考文獻 16
第二章 Web數(shù)據(jù)庫自適應查詢松弛
方法 18
2．1 引言 18
2．2 相關方法介紹 19
2．3 查詢松弛基本思想和定義 20
2．3．1 查詢松弛基本思想 20
2．3．2 查詢松弛定義 20
2．4．2 分類型屬性權重評估 21
2．4．2 數(shù)值型屬性權重評估 21
2．4．3 實例分析 23
2．5 屬性值之間的語義相似度
評估 23
2．5．1 分類型值間的語義相似度
評估 24
2．5．2 數(shù)值型值之間的語義相似度
評估 27
2．5 查詢松弛重寫算法和查詢結果
排序方法 29
2．6．1 查詢松弛重寫算法 29
2．6．2 查詢結果排序方法 30
2．7 效果與性能實驗評價 30
2．7．1 實驗環(huán)境 30
2．7．2 IDF權重評估算法測試 31
2．7．3 語義相似度評估算法測試 32
2．7．4 查詢松弛和結果排序方法的
效果測試 34
2．7．5 響應時間測試 37
2．8 本章小結 39
2．9 參考文獻 39
第三章 Web數(shù)據(jù)庫多查詢結果排序
方法 41
3．1 引言 41
3．2 上下文偏好 42
3．2．1 定性偏好與定量偏好 42
3．2．2 上下文偏好定義 43
3．2．3 上下文偏好獲取 43
3．2．4 上下文偏好處理 44
3．2．5 上下文偏好關系圖 46
3．2 基于上下文偏好的多查詢結果
排序 47
3．3．1 排序問題定義 47
3．3．2 解決方案 48
3．4 實現(xiàn)算法 49
3．4．1 元組排列創(chuàng)建 49
3．4．2 元組排列聚類 50
3．4．3 Topk排序 52
3．2 與偏好類無關元組的處理 54
3．6 效果與性能實驗評價 55
3．6．1 實驗環(huán)境 55
3．6．2 偏好模型表達能力測試 55
3．6．3 元組排列聚類算法測試 56
3．6．4 返回topk個元組的準確性
測試 57
3．6．5 結果排序方法的效果測試 58
3．6．6 Topk排序算法的性能測試 59
3．7 本章小結 61
3．8 參考文獻 61
第四章 Web數(shù)據(jù)庫多查詢結果分類方法 63
4．1 引言 63
4．2 分類基本思想和分類樹 64
4．2．1 分類基本思想 64
4．2．2 分類樹和搜索代價 64
4．2．3 解決方案 65
4．3 元組聚類 67
4．3．1 查詢聚合 67
4．3．2 元組聚類 69
4．4 分類樹構建 70
4．4．1 分類樹構建算法 70
4．4．2 屬性劃分 71
4．4．3 分裂標準 73
4．5 效果與性能實驗評價 75
4．5．1 實驗環(huán)境 75
4．5．2 用戶調查結果 76
4．5．3 查詢之間的語義相似度評估
方法的合理性測試 79
4．5．4 查詢聚合對元組聚類和分類
效果的影響 80
4．5．5 數(shù)值型屬性的多元劃分對分類
效果的影響 81
4．5．6 分類樹創(chuàng)建算法的執(zhí)行時間
測試 82
4．6 本章小結 82
4．7 參考文獻 83
第五章 Web數(shù)據(jù)庫關鍵字查詢推薦
方法 84
5．1 關鍵字查詢方法 84
5．2 基本概念和解決方案 85
5．2．1 基本概念 85
5．2．2 解決方案 86
5．3 關鍵字之間的耦合關系評估 87
5．3．1 關鍵字之間的內耦合關系
評估 87
5．3．2 關鍵字之間的間耦合關系
評估 88
5．3．3 關鍵字之間的耦合關系
評估 90
5．4 關鍵字查詢的語義相關度計算
與查詢的典型程度分析 91
5．4．1 關鍵字查詢之間的語義相
關度計算 91
5．4．2 關鍵字查詢的典型程度分析 93
5．5 候選查詢的top-k多樣性選取 95
5．5．1 選取代表性查詢 95
5．5．2 創(chuàng)建代表性序列 95
5．5．3 候選查詢的Top-k選取 96
5．6 性能實驗評價 96
5．6．1 實驗環(huán)境 96
5．6．2 關鍵字耦合關系的準確性
測試 97
5．6．3 關鍵字查詢語義相關度的用戶
調查 99
5．6．4 候選查詢top-k多樣性選取的
合理性測試 101
5．6．5 Top-k選取算法的響應時間
測試 101
5．7 本章小結 102
5．8 參考文獻 102
第二部分
第六章 XML基礎理論和查詢技術 106
6．1 XML數(shù)據(jù)模型 106
6．1．1 XML文檔及相關標準 106
6．1．2 文檔定義類型DTD 107
6．2 XML編碼方案 109
6．3 XML查詢技術 111
6．3．1 XPath 111
6．3．2 XML查詢 112
6．4 本章小結 114
6．5 參考文獻 114
第七章 XML數(shù)據(jù)近似查詢方法 116
7．1 引言 116
7．2 XML近似查詢相關定義和
框架 117
7．2．1 XML近似查詢相關定義 117
7．2．2 XML近似查詢框架 118
7．3 屬性單元重要程度排序 118
7．3．1 挖掘函數(shù)依賴關系 119
7．3．2 求近似候選碼 120
7．4 XML近似查詢方法 122
7．4．1 屬性單元內容相似度知
識庫 122
7．4．2 查詢匹配方法 123
7．4．3 XML近似查詢TwigAE
算法 125
7．5 實驗測試及分析 125
7．5．1 實驗環(huán)境和測試數(shù)據(jù) 125
7．5．2 屬性單元松弛過程性能
測試 126
7．5．3 TwigAE與TwigStack的
查詢結果對比 127
7．6 本章小結 130
7．7 參考文獻 130
第三部分
第八章 空間關鍵字查詢方法 133
8．1 空間數(shù)據(jù)庫查詢 133
8．2 空間索引結構 134
8．2．1 空間索引結構概述 134
8．2．2 空間索引R-Tree 134
8．3 文本索引結構 141
8．4 空間關鍵字語義近似查詢 141
8．4．1 文本詞條之間的語義相關
度評估 142
8．4．2 空間和語義相結合的索引
結構 144
8．5 本章小結 149
8．6 參考文獻 149
第九章 空間興趣點聚類分析方法 151
9．1 引言 151

9．2 基本概念和解決方案 152
9．2．1 基本概念 152
9．2．2 解決方案 153
9．3 空間對象的地理-社會關系
模型 153
9．3．1 地理-社會關系模型 153
9．3．2 社會關系緊密度評估 153
9．4 實現(xiàn)算法 155
9．5 效果與性能實驗分析 157
9．5．1 聚類效果測試 157
9．5．2 社會關系效果評估 161
9．6 本章小結 162
9．7 參考文獻 162
參考文獻 164