一種面向深層網(wǎng)絡(luò)的查詢優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著深層網(wǎng)絡(luò)中信息數(shù)量的迅速增長，研究者們對其所蘊(yùn)含的信息進(jìn)行學(xué)術(shù)研究已經(jīng)逐漸成為一項(xiàng)熱門的工作。由于深層網(wǎng)絡(luò)中中有價(jià)值的數(shù)據(jù)大部分隱藏在查詢接口之后，同時這些數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性、自治性等特點(diǎn)，這使得對這一問題的研究遇到了很大的挑戰(zhàn)。為了更好的對DeepWeb數(shù)據(jù)信息進(jìn)行合理應(yīng)用，需要對深層網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成處理，實(shí)現(xiàn)在深層網(wǎng)絡(luò)中高效快捷地滿足用戶檢索高價(jià)值數(shù)據(jù)的目的。在深層網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中查詢優(yōu)化的處理工作是其重要組成部分，在集成系

2、統(tǒng)中有著重要的地位。
　　 深層網(wǎng)絡(luò)查詢優(yōu)化的目的是將查詢規(guī)劃模塊輸出的多種可行查詢方案作為輸入，針對這些可行的查詢方案提出行之有效的優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)從多種可行方案中選擇TOP-1或TOP-K種最優(yōu)方案，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)方案選擇的目的。目前基于深層網(wǎng)絡(luò)查詢優(yōu)化方法的研究正處于起步階段，現(xiàn)有的方法大多是針對單獨(dú)查詢方案的優(yōu)化處理。本文針對多種查詢方案進(jìn)行優(yōu)化選擇，提出了智能緩存優(yōu)化方法和方案代價(jià)評估方法。智能緩存中存儲了歷史的方案查詢結(jié)果

3、、數(shù)據(jù)源查詢結(jié)果和數(shù)據(jù)源特征信息。利用這些信息可以對優(yōu)化工作進(jìn)行預(yù)處理，如果預(yù)處理成功則可以直接返回結(jié)果完成優(yōu)化工作；否則，采用方案代價(jià)評估方法進(jìn)行代價(jià)評估。方案代價(jià)評估采用分支界限輪廓查詢算法(BBS)來實(shí)現(xiàn)，利用主成分分析方法構(gòu)建出三維空間主成分參數(shù)，以作為衡量方案的查詢質(zhì)量和查詢代價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)；其中三維空間主成分參數(shù)由方案查詢結(jié)果記錄數(shù)量、方案查詢準(zhǔn)確性和方案查詢響應(yīng)時間來獲得。通過三維空間主成分參數(shù)的判斷以及BBS算法的處理，實(shí)現(xiàn)了