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【24h】

Keyword proximity search on XML graphs

机译：XML图上的关键字邻近搜索

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XKeyword provides efficient keyword proximity queries on large XML graph databases. A query is simply a list of keywords and does not require any schema or query language knowledge for its formulation. XKeyword is built on a relational database and, hence, can accommodate very large graphs. Query evaluation is optimized by using the graph's schema. In particular, XKeyword consists of two stages. In the preprocessing stage a set of keyword indices are built along with indexed path relations that describe particular patterns of paths in the graph. In the query processing stage plans are developed that use a near optimal set of path relations to efficiently locate the keyword query results. The results are presented graphically using the novel idea of interactive result graphs, which are populated on-demand according to the user's navigation and allow efficient information discovery. We provide theoretical and experimental points for the selection of the appropriate set of precomputed path relations. We also propose and experimentally evaluate algorithms to minimize the number of queries sent to the database to output the top-K results.
机译：XKeyword在大型XML图形数据库上提供有效的关键字邻近查询。查询仅是关键字列表，不需要任何架构或查询语言知识即可表示。 XKeyword建立在关系数据库上，因此可以容纳非常大的图形。查询评估通过使用图的模式进行优化。特别地，XKeyword由两个阶段组成。在预处理阶段，将建立一组关键字索引以及索引路径关系，这些关系描述了图中路径的特定模式。在查询处理阶段，制定了计划，该计划使用接近最佳的路径关系集来有效地定位关键字查询结果。使用交互式结果图的新颖思想以图形方式显示结果，该结果图根据用户的导航按需填充，并允许有效的信息发现。我们为选择适当的一组预先计算的路径关系提供了理论和实验点。我们还提出并通过实验评估算法，以最大程度地减少发送到数据库以输出前K个结果的查询数量。

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