基于多粒度特征的XML关键字检索研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-14页 |
| 1.1.1 识别相关匹配节点 | 第10-11页 |
| 1.1.2 识别相关不匹配节点 | 第11-12页 |
| 1.1.3 基于SLCA方法的屏蔽效应以及隔离性 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 2 XML技术综述 | 第19-25页 |
| 2.1 XML数据模型 | 第19-20页 |
| 2.2 XML编码方案 | 第20-22页 |
| 2.3 XML查询模型 | 第22-23页 |
| 2.4 XML查询结果 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 XML检索结果聚类模型 | 第25-30页 |
| 3.1 问题的提出 | 第25-26页 |
| 3.2 研究现状 | 第26-27页 |
| 3.3 基于聚类紧密度的聚类相似性度量 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于聚类内部的XML检索结果排序模型 | 第30-36页 |
| 4.1 问题的提出 | 第30页 |
| 4.2 研究现状 | 第30-31页 |
| 4.3 基于子树紧密度的查询相关性度量 | 第31-33页 |
| 4.4 CCG粒度和SCG粒度的结合 | 第33-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 基于多粒度特征的XML关键字检索模型 | 第36-47页 |
| 5.1 识别CLCA语义 | 第36-41页 |
| 5.1.1 问题的提出 | 第36-37页 |
| 5.1.2 总结树数据结构 | 第37-38页 |
| 5.1.3 总结树构建算法 | 第38-40页 |
| 5.1.4 基于总结树的识别CLCA语义算法 | 第40-41页 |
| 5.2 基于GRC的检索结果聚类算法 | 第41-44页 |
| 5.3 XEdge算法 | 第44-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 实验分析与评估 | 第47-55页 |
| 6.1 实验环境 | 第47-49页 |
| 6.1.1 实验环境描述 | 第47页 |
| 6.1.2 实验数据描述 | 第47-49页 |
| 6.1.3 实验查询方法描述 | 第49页 |
| 6.2 结果聚类数量分析 | 第49-51页 |
| 6.3 方法的有效性分析 | 第51-54页 |
| 6.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
