Deep Web集成环境下基于经验值的弹性查询松弛方法

• 作者: 于晓 冯勇 郭楠
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Deep Web 查询松弛 经验值
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 305-308
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3259字
• 语种: 中文

摘要

Deep Web环境中,用户输入的查询条件过于严格可能会导致查询的失败,通过查询松弛可以提升查询的有效性.为使查询松弛更加科学准确,提出了一种基于经验值的弹性查询松弛方法.首先获取各查询属性的经验值,并确定各属性的重要度；然后给出了基于经验值的弹性查询松弛策略,即按照属性重要度由低到高的顺序,依次在属性的经验值范围内对查询条件进行弹性松弛,使查询松弛后返回的结果尽可能与用户的查询请求相匹配；最后通过实验验证了所提查询松弛方法切实可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯勇	辽宁大学信息学院	39	274	8.0	15.0
2	郭楠	沈阳广播电视大学教务处	13	23	3.0	4.0
3	于晓	辽宁大学信息学院	1	0	0.0	0.0