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Practical And Effective Ir-style Keyword Search Over Semantic Web

机译：实用有效的Ir风格语义网关键词搜索

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摘要

This paper presents a novel IR-style keyword search model for semantic web data retrieval, distinguished from current retrieval methods. In this model, an answer to a keyword query is a connected subgraph that contains all the query keywords. In addition, the answer is minimal because any proper subgraph can not be an answer to the query. We provide an approximation algorithm to retrieve these answers efficiently. A special ranking strategy is also proposed so that answers can be appropriately ordered. The experimental results over real datasets show that our model outperforms existing possible solutions with respect to effectiveness and efficiency.
机译：本文提出了一种新颖的IR样式的用于语义Web数据检索的关键字搜索模型，与当前的检索方法有所不同。在此模型中，关键字查询的答案是包含所有查询关键字的连接子图。另外，答案很小，因为任何适当的子图都不能成为查询的答案。我们提供一种近似算法来有效地检索这些答案。还提出了一种特殊的排名策略，以便可以适当地排列答案。在真实数据集上的实验结果表明，在有效性和效率方面，我们的模型优于现有的可能解决方案。

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