基于模糊邏輯的關系數(shù)據(jù)庫信息檢索方法研究.pdf

1、關系數(shù)據(jù)庫關鍵詞檢索技術使得用戶不需要了解任何SQL語言和底層數(shù)據(jù)庫模式，就可以方便地檢索到數(shù)據(jù)庫中存儲的信息，就像使用搜索引擎一樣簡單、便捷，因此關鍵詞檢索技術成為數(shù)據(jù)庫查詢領域的研究重點。數(shù)據(jù)庫的規(guī)范化設計使得檢索結果以元組級別的形式展現(xiàn)，這將導致檢索結果不完整，語義難以理解，因此提出對象級別的信息檢索技術。
　　 對象級別的信息檢索技術可以直接地表達檢索結果的語義，返回的結果也更加完整。但當用戶輸入的是具有模糊性的檢索關鍵

2、詞時，其檢索效果并不好。而模糊數(shù)學知識的引入則可以很好地解決數(shù)值型關鍵詞的模糊檢索問題。在對數(shù)值型的關鍵詞進行操作時，首先對數(shù)據(jù)庫進行分析，然后有針對性地提出隸屬函數(shù)，利用隸屬函數(shù)和模糊化算子對數(shù)值型關鍵詞進行操作。在相關性排序時，通過利用模糊邏輯中的模糊推理方法來計算對象結點的權重。
　　 在對關鍵詞檢索結果進行排序時，不僅要考慮信息檢索技術本身的特點，還要考慮數(shù)據(jù)庫特性，主要有元組重要性，屬性重要性以及屬性上關鍵詞的IR分數(shù)

3、。數(shù)據(jù)庫中各個元組/屬性被檢索到的次數(shù)是不同的，這就表明不同的元組/屬性對用戶的重要性是不一樣的。在計算屬性上關鍵詞的IR分數(shù)時，采用傳統(tǒng)的TF/IDF可以很好地得到結果，但這只限于對非數(shù)值屬性的關鍵詞，對于數(shù)值屬性的關鍵詞則很不實用。因此需要利用隸屬函數(shù)對數(shù)值型關鍵詞進行操作，進而實現(xiàn)對數(shù)值屬性關鍵詞的模糊檢索，并有效地進行相關性排序。
　　 本文采用上述方法設計并實現(xiàn)了一個基于模糊邏輯的關系數(shù)據(jù)庫對象級別信息檢索原型系統(tǒng)。利