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摘要:
Web数据库用户通常使用他们熟知的关键字表达查询意图,这可能导致获取的结果不能很好满足其查询需求,因此为他们提供top-k个与初始查询语义相关且多样化的候选查询有助于用户扩展知识范围,从而更准确完善地表达其查询意图.提出一种top-k多样性关键字查询推荐方法.1)利用不同关键字在查询历史中的同现频率和关联关系评估关键字之间的内耦合和间耦合关系;2)根据关键字之间的耦合关系构建语义矩阵,进而利用语义矩阵和核函数方法评估不同关键字查询之间的语义相关度.为了快速返回top-k个与初始查询相关且多样性的候选查询,根据查询之间的语义相关度,利用概率密度函数分析查询的典型程度,并利用近似算法从查询历史中找出典型查询.对于所有的典型查询,从中选出少数代表性查询,根据其他典型查询与代表性查询之间的语义相关度,为每个代表性查询构建相应的查询序列;当一个新的查询到来时,评估其与代表性查询之间的语义相关度,然后利用阈值算法(threshold algorithm, TA)在预先创建的查询序列上快速选出top-k个与给定查询语义相关的多样性候选查询.实验结果和分析表明:提出的关键字之间耦合关系计算和查询之间的语义相关度评估方法具有较高准确性,top-k多样性选取方法具有较好效果和较高执行效率.
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文献信息
篇名 Web数据库top-k多样性关键字查询推荐方法
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 Web数据库 多样性推荐 耦合关系 典型化分析 top-k选取
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 软件技术
研究方向 页码范围 1577-1591
页数 15页 分类号 TP311.13
字数 11204字 语种 中文
DOI 10.7544/issn1000-1239.2017.20160005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟祥福 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 51 387 12.0 17.0
2 唐延欢 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 5 21 3.0 4.0
3 张霄雁 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 13 63 5.0 7.0
4 毕崇春 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 5 17 3.0 4.0
5 唐晓亮 辽宁工程技术大学软件学院 13 50 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
Web数据库
多样性推荐
耦合关系
典型化分析
top-k选取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
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