圖數(shù)據(jù)庫對象級別關(guān)鍵詞檢索算法研究.pdf

1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)與信息檢索技術(shù)的融合，在應(yīng)用需求的推動下迅速發(fā)展。使用戶既不需要懂得復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化查詢語言，又不需要懂得底層的數(shù)據(jù)庫模式，便可以像使用Web搜索引擎一樣對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。對于關(guān)系數(shù)據(jù)庫信息檢索的策略，國內(nèi)外專家學(xué)者提出了許多不同的觀點(diǎn)。其中，既有元組級別的又有對象級別的。關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量的與日俱增，使得數(shù)據(jù)圖的規(guī)模越來越大，信息檢索的效率也越來越低。關(guān)系數(shù)據(jù)庫信息檢索領(lǐng)域面臨大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，已成為一個不可回避的事實(shí)。

2、
　　 隨著圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷成熟，其應(yīng)用領(lǐng)域正在不斷地?cái)U(kuò)大。與生俱來的靈活的圖模型不但滿足了社交類網(wǎng)站的應(yīng)用需求，而且對圖算法的適應(yīng)能力也非常強(qiáng)。本文研究了圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)和全文索引技術(shù)，分析了對象級別信息檢索及其圖數(shù)據(jù)庫檢索的研究現(xiàn)狀，提出了一種由關(guān)系數(shù)據(jù)向圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)抽取方式，并對現(xiàn)有的對象級別建模方式進(jìn)行了改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一個嵌入圖數(shù)據(jù)庫的對象級別信息檢索算法，相比元組級別的信息檢索方式，對象級別的檢索方式具有數(shù)據(jù)圖規(guī)模小、

3、結(jié)果完整性高和無重復(fù)結(jié)果等優(yōu)點(diǎn)。該算法在考慮檢索關(guān)鍵詞的重要性的基礎(chǔ)上，采用啟發(fā)式的方式進(jìn)行了規(guī)則查詢，結(jié)合了圖數(shù)據(jù)庫與關(guān)系數(shù)據(jù)庫，為海量數(shù)據(jù)條件下進(jìn)行關(guān)系數(shù)據(jù)庫信息檢索提供了一種有效的解決方案，并拓展了圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用領(lǐng)域。
　　 為驗(yàn)證算法的有效性和原型系統(tǒng)的可用性，本文利用DBLP數(shù)據(jù)集對該算法的查詢效果和查詢效率進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文采用P@k對檢索效果進(jìn)行了驗(yàn)證，并對檢索效率進(jìn)行了對比和分析。最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，圖數(shù)據(jù)庫對