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| 內容簡介： |
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本书结合当前数据库查询领域的研究热点和*研究成果，较为全面和系统地介绍了是Web数据库、XML数据、空间数据、语义近似查询技术。本书共分三部分9章，*部分是Web数据库柔性查询、结果排序与分类、关键字查询推荐方法，主要内容包括：Web数据库基础理论和相关技术、Web数据库自适应查询松弛方法、Web数据库多查询结果排序方法、Web数据库多查询结果分类方法、Web数据库关键字查询推荐方法；第二部分是XML数据近似查询方法，主要内容包括：XML基础理论和查询技术、XML数据近似查询方法；第三部分是空间关键字查询和兴趣点聚类分析方法，主要内容包括：空间关键字查询方法、空间兴趣点聚类分析方法。
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| 關於作者： |
|
孟祥福，男，博士，辽宁工程技术大学副院长、副教授，中国计算机学会会员。澳大利亚悉尼科技大学，高级分析研究所，访问学者。长期从事计算机领域高等教育、科研和教研工作。
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| 目錄：
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目录
第一部分
第一章Web数据库基础理论和相关
技术2
1.1Web数据库2
1.2相关定义4
1.2.1Deep Web4
1.2.2Web数据库查询4
1.2.3查询历史5
1.3关系数据模型7
1.3.1关系7
1.3.2关系模式8
1.3.3关系数据库8
1.4Web数据库查询相关技术8
1.4.1关联规则挖掘8
1.4.2直方图11
1.4.3Top-k排序11
1.4.4决策树分类12
1.5实验测试集和评价指标13
1.5.1测试数据集13
1.5.2评价指标14
1.6本章小结15
1.7参考文献16
第二章Web数据库自适应查询松弛
方法18
2.1引言18
2.2相关方法介绍19
2.3查询松弛基本思想和定义20
2.3.1查询松弛基本思想20
2.3.2查询松弛定义20
2.4.2分类型属性权重评估21
2.4.2数值型属性权重评估21
2.4.3实例分析23
2.5属性值之间的语义相似度
评估23
2.5.1分类型值间的语义相似度
评估24
2.5.2数值型值之间的语义相似度
评估27
2.5查询松弛重写算法和查询结果
排序方法29
2.6.1查询松弛重写算法29
2.6.2查询结果排序方法30
2.7效果与性能实验评价30
2.7.1实验环境30
2.7.2IDF权重评估算法测试31
2.7.3语义相似度评估算法测试32
2.7.4查询松弛和结果排序方法的
效果测试34
2.7.5响应时间测试37
2.8本章小结39
2.9参考文献39
第三章Web数据库多查询结果排序
方法41
3.1引言41
3.2上下文偏好42
3.2.1定性偏好与定量偏好42
3.2.2上下文偏好定义43
3.2.3上下文偏好获取43
3.2.4上下文偏好处理44
3.2.5上下文偏好关系图46
3.2基于上下文偏好的多查询结果
排序47
3.3.1排序问题定义47
3.3.2解决方案48
3.4实现算法49
3.4.1元组排列创建49
3.4.2元组排列聚类50
3.4.3Topk排序52
3.2与偏好类无关元组的处理54
3.6效果与性能实验评价55
3.6.1实验环境55
3.6.2偏好模型表达能力测试55
3.6.3元组排列聚类算法测试56
3.6.4返回topk个元组的准确性
测试57
3.6.5结果排序方法的效果测试58
3.6.6Topk排序算法的性能测试59
3.7本章小结61
3.8参考文献61
第四章Web数据库多查询结果分类方法63
4.1引言63
4.2分类基本思想和分类树64
4.2.1分类基本思想64
4.2.2分类树和搜索代价64
4.2.3解决方案65
4.3元组聚类67
4.3.1查询聚合67
4.3.2元组聚类69
4.4分类树构建70
4.4.1分类树构建算法70
4.4.2属性划分71
4.4.3分裂标准73
4.5效果与性能实验评价75
4.5.1实验环境75
4.5.2用户调查结果76
4.5.3查询之间的语义相似度评估
方法的合理性测试79
4.5.4查询聚合对元组聚类和分类
效果的影响80
4.5.5数值型属性的多元划分对分类
效果的影响81
4.5.6分类树创建算法的执行时间
测试82
4.6本章小结82
4.7参考文献83
第五章Web数据库关键字查询推荐
方法84
5.1关键字查询方法84
5.2基本概念和解决方案85
5.2.1基本概念85
5.2.2解决方案86
5.3关键字之间的耦合关系评估87
5.3.1关键字之间的内耦合关系
评估87
5.3.2关键字之间的间耦合关系
评估88
5.3.3关键字之间的耦合关系
评估90
5.4关键字查询的语义相关度计算
与查询的典型程度分析91
5.4.1关键字查询之间的语义相
关度计算91
5.4.2关键字查询的典型程度分析93
5.5候选查询的top-k多样性选取95
5.5.1选取代表性查询95
5.5.2创建代表性序列95
5.5.3候选查询的Top-k选取96
5.6性能实验评价96
5.6.1实验环境96
5.6.2关键字耦合关系的准确性
测试97
5.6.3关键字查询语义相关度的用户
调查99
5.6.4候选查询top-k多样性选取的
合理性测试101
5.6.5Top-k选取算法的响应时间
测试101
5.7本章小结102
5.8参考文献102
第二部分
第六章XML基础理论和查询技术106
6.1XML数据模型106
6.1.1XML文档及相关标准106
6.1.2文档定义类型DTD107
6.2XML编码方案109
6.3XML查询技术111
6.3.1XPath111
6.3.2XML查询112
6.4本章小结114
6.5参考文献114
第七章XML数据近似查询方法116
7.1引言116
7.2XML近似查询相关定义和
框架117
7.2.1XML近似查询相关定义117
7.2.2XML近似查询框架118
7.3属性单元重要程度排序118
7.3.1挖掘函数依赖关系119
7.3.2求近似候选码120
7.4XML近似查询方法122
7.4.1属性单元内容相似度知
识库122
7.4.2查询匹配方法123
7.4.3XML近似查询TwigAE
算法125
7.5实验测试及分析125
7.5.1实验环境和测试数据125
7.5.2属性单元松弛过程性能
测试126
7.5.3TwigAE与TwigStack的
查询结果对比127
7.6本章小结130
7.7参考文献130
第三部分
第八章空间关键字查询方法133
8.1空间数据库查询133
8.2空间索引结构134
8.2.1空间索引结构概述134
8.2.2空间索引R-Tree134
8.3文本索引结构141
8.4空间关键字语义近似查询141
8.4.1文本词条之间的语义相关
度评估142
8.4.2空间和语义相结合的索引
结构144
8.5本章小结149
8.6参考文献149
第九章空间兴趣点聚类分析方法151
9.1引言151
9.2基本概念和解决方案152
9.2.1基本概念152
9.2.2解决方案153
9.3空间对象的地理-社会关系
模型153
9.3.1地理-社会关系模型153
9.3.2社会关系紧密度评估153
9.4实现算法155
9.5效果与性能实验分析157
9.5.1聚类效果测试157
9.5.2社会关系效果评估161
9.6本章小结162
9.7参考文献162
参考文献164
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