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A ranking algorithm based on contents and non-key attributes for object-level keyword search over relational databases

机译：基于内容和非关键属性的排序算法，用于关系数据库上的对象级关键字搜索

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Keyword search technique over relational databases is a research hot-spot in database field. At present, there have been many ranking correlation algorithms for object-level keyword search over relational databases. Object-level keyword search can better integrate information scattered in various tuples. OCS(Object-level Correction Sort) algorithm cannot rank results in keyword search accurately as was expected. This paper foucuses on the problems of ranking results in keyword search system for object-level over relational databases and proposes a new ranking algorithm SOCA(Sort of Correction Algorithm) which takes into consideration the content information of key attributes, and the correlation of non-key attributes. We use Weight to evaluate the content information of key attributes, and Correlation to assess the correlation of non-key attributes Finally, we give a score function about contents Correlation and Weight. Experiments demonstrate that this algorithm can effectively rank results and verify its reasonableness and effectiveness.
机译：关系数据库上的关键词搜索技术是数据库领域的研究热点。当前，在关系数据库上有许多用于对象级关键字搜索的排名相关算法。对象级关键字搜索可以更好地集成散布在各个元组中的信息。 OCS（对象级校正排序）算法无法按预期准确地对关键字搜索中的结果进行排名。本文重点研究了关系数据库对象级关键词搜索系统中的排名结果问题，提出了一种新的排名算法SOCA（Sort of Correction Algorithm），该算法考虑了关键属性的内容信息以及非关联性的相关性。关键属性。我们使用权重来评估关键属性的内容信息，并使用相关性来评估非关键属性的相关性。最后，我们给出关于内容相关性和权重的评分函数。实验表明，该算法可以对结果进行有效排序，验证其合理性和有效性。

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