• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of Computers >XIOTR :A Terse Ranking of XIO for XML Keyword Search
【24h】

XIOTR :A Terse Ranking of XIO for XML Keyword Search

机译：XIOTR：XML关键字搜索的XIO简要排名

获取原文
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The emergence of the Web has increased interests in XML data because that XML has flexible structure. Keyword search has attracted a great deal of attention for retrieving XML data because it is a userfriendly mechanism. But Keyword search is hard to directly improve search quality because lots of keyword-matched nodes may not contribute to the results. And in many applications, the goal is to find such related results that best match a set of keywords, the keywords occur location may not be consided. XML includes rich semantic information, these semantics are helpful to information retrieval process. The existing approaches of keyword search usually first generate all possible results composed of relevant tuples and then sort them based on their individual ranks. This paper investigates the compelling problem of how to take advantage of XML semantics to improve keyword search quality. We design an XML keyword search approach, that can derive the keyword query and generate a set of effective structured queries by analyzing the given keyword query and the schemas of XML data sources. Furthermore, we provide a terse algorithm to computing the rank score of the structured queries, then we can sort the results easily. We have implemented our method on real datasets and the experimental results show that our approach achieves both high recall and precise when compared with existing proposals.
机译：Web的出现增加了对XML数据的兴趣，因为XML具有灵活的结构。关键字搜索由于它是一种用户友好的机制，因此在检索XML数据方面引起了极大的关注。但是，关键字搜索很难直接提高搜索质量，因为许多关键字匹配的节点可能对结果没有帮助。并且在许多应用中，目标是找到与一组关键字最匹配的相关结果，这些关键字的出现位置可能不予考虑。 XML包含丰富的语义信息，这些语义有助于信息检索过程。现有的关键字搜索方法通常首先生成由相关元组组成的所有可能结果，然后根据其各自的排名对它们进行排序。本文研究了如何利用XML语义来提高关键字搜索质量的迫切问题。我们设计了一种XML关键字搜索方法，该方法可以通过分析给定的关键字查询和XML数据源的模式来派生关键字查询并生成一组有效的结构化查询。此外，我们提供了一种简洁的算法来计算结构化查询的排名得分，然后我们可以轻松地对结果进行排序。我们已经在真实数据集上实现了我们的方法，并且实验结果表明，与现有提案相比，我们的方法既具有很高的查全率，又具有很高的精确度。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号