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第一部分2

第1章 Web数据库基础理论和相关技术2

1.1 Web数据库2

1.2 相关定义4

1.2.1 Deep Web4

1.2.2 Web数据库查询4

1.2.3 查询历史5

1.3 关系数据模型6

1.3.1 关系7

1.3.2 关系模式8

1.3.3 关系数据库8

1.4 Web数据库查询相关技术8

1.4.1 关联规则挖掘8

1.4.2 直方图10

1.4.3 Top-k排序11

1.4.4 决策树分类12

1.5 实验测试集和评价指标13

1.5.1 测试数据集13

1.5.2 评价指标14

1.6 本章小结15

1.7 参考文献15

第2章 Web数据库自适应查询松弛方法17

2.1 引言17

2.2 相关方法介绍18

2.3 查询松弛的基本思想和定义19

2.3.1 查询松弛的基本思想19

2.3.2 查询松弛的定义19

2.4 查询指定属性的权重分配20

2.4.1 分类型属性权重评估20

2.4.2 数值型属性权重评估20

2.4.3 实例分析22

2.5 属性值之间的语义相关度评估22

2.5.1 分类型属性值之间的语义相关度评估23

2.5.2 数值型属性值之间的语义相关度评估26

2.6 查询松弛重写算法和查询结果排序方法27

2.6.1 查询松弛重写算法27

2.6.2 查询结果排序方法29

2.7 效果与性能实验评价29

2.7.1 实验环境29

2.7.2 IDF权重评估算法测试30

2.7.3 语义相关度评估算法测试31

2.7.4 查询松弛和结果排序方法的效果测试32

2.7.5 响应时间测试36

2.8 本章小结37

2.9 参考文献37

第3章 Web数据库多查询结果排序方法39

3.1 引言39

3.2 上下文偏好40

3.2.1 定性偏好与定量偏好40

3.2.2 上下文偏好定义41

3.2.3 上下文偏好获取41

3.2.4 上下文偏好处理42

3.2.5 上下文偏好关系图44

3.3 基于上下文偏好的多查询结果排序44

3.3.1 排序问题定义44

3.3.2 解决方案46

3.4 实现算法47

3.4.1 元组排列创建47

3.4.2 元组排列聚类48

3.4.3 Top-k排序50

3.5 与偏好类无关元组的处理52

3.6 效果与性能实验评价52

3.6.1 实验环境52

3.6.2 偏好模型表达能力测试53

3.6.3 元组排列聚类算法测试54

3.6.4 返回Top-k个元组的准确性测试55

3.6.5 结果排序方法的效果测试55

3.6.6 Top-k排序算法的性能测试56

3.7 本章小结58

3.8 参考文献58

第4章 Web数据库多查询结果分类方法60

4.1 引言60

4.2 分类基本思想和分类树61

4.2.1 分类基本思想61

4.2.2 分类树和搜索代价62

4.2.3 解决方案62

4.3 元组聚类63

4.3.1 查询聚合63

4.3.2 元组聚类66

4.4 分类树构建67

4.4.1 分类树构建算法67

4.4.2 属性划分68

4.4.3 分裂标准70

4.5 效果与性能实验评价72

4.5.1 实验环境72

4.5.2 用户调查结果73

4.5.3 查询之间的语义相关度评估方法的合理性测试76

4.5.4 查询聚合对元组聚类和分类效果的影响77

4.5.5 数值型属性的多元划分对分类效果的影响78

4.5.6 分类树创建算法的执行时间测试79

4.6 本章小结79

4.7 参考文献80

第5章 Web数据库关键字查询推荐方法81

5.1 关键字查询方法81

5.2 基本概念和解决方案82

5.2.1 基本概念82

5.2.2 解决方案83

5.3 关键字之间的耦合关系评估84

5.3.1 关键字之间的内耦合关系评估84

5.3.2 关键字之间的间耦合关系评估85

5.3.3 关键字之间的耦合关系评估87

5.4 关键字查询的语义相关度计算与典型程度分析88

5.4.1 关键字查询的语义相关度计算88

5.4.2 关键字查询的典型程度分析89

5.5 候选查询的Top-k多样性选取91

5.5.1 选取代表性查询92

5.5.2 创建代表性序列92

5.5.3 候选查询的Top-k选取92

5.6 性能实验评价93

5.6.1 实验环境93

5.6.2 关键字耦合关系的准确性测试94

5.6.3 关键字查询语义相关度的用户调查96

5.6.4 候选查询Top-k多样性选取的合理性测试97

5.6.5 Top-k选取算法的响应时间测试98

5.7 本章小结98

5.8 参考文献99

第二部分102

第6章 XML基础理论和查询技术102

6.1 XML数据模型102

6.1.1 XML文档及相关标准102

6.1.2 文档定义类型DTD103

6.2 XML编码方案105

6.3 XML查询技术107

6.3.1 XPath107

6.3.2 XML查询108

6.4 本章小结110

6.5 参考文献110

第7章 XML数据近似查询方法112

7.1 引言112

7.2 XML近似查询相关定义和框架113

7.2.1 XML近似查询相关定义113

7.2.2 XML近似查询框架114

7.3 属性单元重要程度排序114

7.3.1 挖掘函数依赖关系115

7.3.2 求近似候选码116

7.4 XML近似查询方法118

7.4.1 属性单元内容相关度知识库118

7.4.2 查询匹配方法119

7.4.3 XML近似查询TwigAE算法121

7.5 实验测试及分析121

7.5.1 实验环境和测试数据121

7.5.2 属性单元松弛过程性能测试121

7.5.3 TwigAE与TwigStack的查询结果对比123

7.6 本章小结125

7.7 参考文献125

第三部分128

第8章 空间关键字查询方法128

8.1 空间数据库查询128

8.2 空间索引结构129

8.2.1 空间索引结构概述129

8.2.2 空间索引R-Tree129

8.3 文本索引结构136

8.4 空间关键字语义近似查询136

8.4.1 文本词条之间的语义相关度评估137

8.4.2 空间和语义相结合的索引结构139

8.5 本章小结144

8.6 参考文献144

第9章 空间兴趣点聚类分析方法146

9.1 引言146

9.2 基本概念和解决方案147

9.2.1 基本概念147

9.2.2 解决方案147

9.3 空间对象的地理-社会关系模型147

9.3.1 地理-社会关系模型148

9.3.2 社会关系紧密度评估148

9.4 实现算法149

9.5 效果与性能实验分析151

9.5.1 聚类效果测试151

9.5.2 社会关系效果评估153

9.6 本章小结155

9.7 参考文献155

参考文献157