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上传时间: 2021-03-01
详细说明：受Web上信息检索（IR）样式关键字搜索的巨大成功的启发，最近出现了XML关键字搜索。 文本数据库和XML数据库之间的差异带来了三个新的挑战：1）识别用户的搜索意图，即，识别用户要搜索和搜索的XML节点类型。 2）解决关键字歧义性问题：关键字可以同时作为某个节点的标签名称和文本值出现； 关键字可以显示为不同XML节点类型的文本值，并且具有不同的含义； 关键字可以显示为具有不同含义的不同XML节点类型的标记名称。 3）由于搜索结果是XML文档的子树，因此需要新的评分功能来估计其与给定查询的相关性。 但是，现有方法无法解决这些挑战，因此就查询相关性而言返回的结果质量较低。 在本文中，我们提出了一种IR风格的方法，该方法主要利用基础XML数据的统计信息来解决这些挑战。 我们首先提出搜索引擎在搜索意图识别和面向相关性的搜索结果排名中都应满足的特定准则。 然后，基于这些准则，我们设计新颖的公式来标识对节点的搜索以及通过查询的节点进行搜索，并提出一种新颖的XML TF * IDF排名策略来对所有可能的搜索意图的单个匹配进行排名。 为了补充我们的结果排名框架，我们还考虑了具有可比的相关性得分的结果的
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