| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·本文工作 | 第12-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-27页 |
| ·支持数据库检索的典型数据结构及对应的搜索方法 | 第15-18页 |
| ·面向关系数据库的评分函数 | 第18-27页 |
| ·基于元组树大小的评分函数 | 第18页 |
| ·基于传统IR的评分函数 | 第18-23页 |
| ·基于PageRank的评分函数 | 第23-27页 |
| 第三章 查询模型 | 第27-35页 |
| ·数据模型和关键字查询 | 第27-28页 |
| ·系统架构 | 第28-35页 |
| ·IR引擎 | 第29页 |
| ·CN(Candidate Network)生成器 | 第29-33页 |
| ·基于CN的元组树生成器 | 第33-35页 |
| 第四章 基于语义信息的评分函数 | 第35-43页 |
| ·问题定义 | 第35-36页 |
| ·基于语义信息的评分函数 | 第36页 |
| ·元组树对查询关键字相关度的计算 | 第36-39页 |
| ·直接贡献度 | 第36-37页 |
| ·间接贡献度 | 第37-39页 |
| ·元组树对查询关键字的贡献度 | 第39页 |
| ·元组间语义相似性的计算 | 第39-41页 |
| ·元组树和查询关键字间相关度的计算 | 第41-43页 |
| 第五章 搜索算法 | 第43-57页 |
| ·基本算法 | 第44-45页 |
| ·稀疏算法 | 第45-48页 |
| ·EBA(Early-stopping Block Algorithm)算法 | 第48-51页 |
| ·AEBA(Advanced Early-stopping Block Algorithm)算法 | 第51-54页 |
| ·GAEBA算法 | 第54-57页 |
| 第六章 实验及结果分析 | 第57-65页 |
| ·算法的查全率和查准率 | 第58-59页 |
| ·查询结果个数对不同算法的影响 | 第59-61页 |
| ·查询结果个数对EBA、AEBA、SP算法的影响 | 第59-60页 |
| ·查询结果个数对GAEBA、GP算法的影响 | 第60-61页 |
| ·查询关键字对算法执行速度的影响 | 第61-65页 |
| ·查询关键字对EBA、AEBA、SP算法的影响 | 第62-63页 |
| ·查询关键字对GAEBA、GP的影响 | 第63-65页 |
| 第七章 结束语 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻硕期间参加的项目 | 第73页 |
