XIOTR : A Terse Ranking of XIO for XML Keyword Search
XIOTR : A Terse Ranking of XIO for XML Keyword Search
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XIOTR：用于 XML 关键字搜索的 XIO 简洁排名
DOI：
10.4304/jsw.6.1.156-163
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Li, Xia
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li, Zhanhuai;Li, Ning;Chen, Qun;Li, Xia
Web的出现增加了人们对XML数据的兴趣，因为XML具有灵活的结构。关键字搜索在检索XML数据方面引起了极大的关注，因为它是一种用户友好的机制。但是关键字搜索很难直接提高搜索质量，因为许多关键字匹配的节点可能对结果没有贡献。而在许多应用程序中，目标是找到这样的相关结果，最匹配的一组关键字，关键字出现的位置可能不会被考虑。XML包含丰富的语义信息，这些语义有助于信息检索。现有的关键词搜索方法通常是先生成由相关元组组成的所有可能的结果，然后根据它们各自的排名对它们进行排序。本文研究了如何利用XML语义来提高关键字搜索质量的迫切问题。设计了一种XML关键字搜索方法，该方法通过分析给定的关键字查询和XML数据源的模式，派生出关键字查询并生成一组有效的结构化查询。此外，我们提供了一个简洁的算法来计算结构化查询的排名分数，然后我们可以轻松地对结果进行排序。我们在实际数据集上实现了该方法，实验结果表明，与现有方法相比，该方法具有较高的查全率和查准率。
The emergence of the Web has increased interests in XML data because that XML has flexible structure. Keyword search has attracted a great deal of attention for retrieving XML data because it is a user-friendly mechanism. But Keyword search is hard to directly improve search quality because lots of keyword-matched nodes may not contribute to the results. And in many applications, the goal is to find such related results that best match a set of keywords, the keywords occur location may not be consided. XML includes rich semantic information, these semantics are helpful to information retrieval process. The existing approaches of keyword search usually first generate all possible results composed of relevant tuples and then sort them based on their individual ranks. This paper investigates the compelling problem of how to take advantage of XML semantics to improve keyword search quality. We design an XML keyword search approach, that can derive the keyword query and generate a set of effective structured queries by analyzing the given keyword query and the schemas of XML data sources. Furthermore, we provide a terse algorithm to computing the rank score of the structured queries, then we can sort the results easily. We have implemented our method on real datasets and the experimental results show that our approach achieves both high recall and precise when compared with existing proposals.
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DOI：
10.1007/978-3-540-70504-8_20
发表时间：
2008-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Guoliang Li;Jianhua Feng;Feng Lin;Lizhu Zhou
通讯作者：
Guoliang Li;Jianhua Feng;Feng Lin;Lizhu Zhou
DOI：
10.1109/iwisa.2010.5473249
发表时间：
2010-05
期刊：
2010 2nd International Workshop on Intelligent Systems and Applications
影响因子：
--
作者：
Xia Li;Zhanhuai Li;Peng Wang;Qun Chen
通讯作者：
Xia Li;Zhanhuai Li;Peng Wang;Qun Chen
DOI：
10.1109/icde.2009.16
发表时间：
2009-03
期刊：
2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering
影响因子：
--
作者：
Z. Bao;T. Ling;Bo Chen;Jiaheng Lu
通讯作者：
Z. Bao;T. Ling;Bo Chen;Jiaheng Lu
DOI：
10.1145/383952.383982
发表时间：
2001-09
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Taurai Tapiwa Chinenyanga;N. Kushmerick
通讯作者：
Taurai Tapiwa Chinenyanga;N. Kushmerick
DOI：
10.1145/564691.564727
发表时间：
2002-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Nicolas Bruno;Nick Koudas;D. Srivastava
通讯作者：
Nicolas Bruno;Nick Koudas;D. Srivastava