關系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結果的聚類展現(xiàn)方法研究.pdf

1、在檢索結果展現(xiàn)方面，關系數(shù)據(jù)庫元組級別關鍵詞檢索系統(tǒng)通常返回給用戶大量相關的結果，但是Top-k檢索結果間往往存在著重疊現(xiàn)象。產(chǎn)生上述問題的原因一方面是包含關鍵詞的元組可能來自不同的表，而這些表以多種方式相互連接，往往導致系統(tǒng)產(chǎn)生大量相似的檢索結果，使得展現(xiàn)的結果存在冗余性;另一方面，查詢關鍵詞存在多義性，且查詢時捕獲到的語義信息有限，使得展現(xiàn)給用戶的檢索結果包含多個主題，用戶需要耗費較長的時間找到與自己興趣高度相關的檢索結果。

2、　　 針對以上問題，本文研究了關系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結果的聚類展現(xiàn)方法，以對象的觀點看待和處理數(shù)據(jù)，無縫地結合檢索結果的相關性和多樣性。通過關系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結果的聚類(O2RC)算法，從結構和內容兩個層面對檢索結果聚類。用縮略圖、樹型和鏈接目錄三種展現(xiàn)方式，從不同的視角將聚類后的檢索結果展現(xiàn)給用戶。
　　 首先，根據(jù)對象標簽樹和信息碼算法將檢索結果集基于結構聚成M個不同的類簇，從結構的角度解決數(shù)據(jù)表之間多種連接方式導致的

3、檢索結果結構冗余的問題。其次，從對象主題、對象描述、關鍵詞比例和恰當樹內容四個方面計算同構類簇中檢索結果內容的相似度，從內容的角度解決表達同一主題的檢索結果重復展現(xiàn)的問題。最后，將附加了語義描述的聚類檢索結果以可視化的方式展現(xiàn)給用戶。
　　 本文以O2RC算法為核心，設計并實現(xiàn)了一個關系數(shù)據(jù)庫對象級別檢索結果的聚類展現(xiàn)原型系統(tǒng)。將O2RC算法和Buckshot算法的響應時間、準確率、F-Measure值和展現(xiàn)效果進行實驗對比分析