数据库的语义查询优化方法研究

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数据库系统中的查询优化与并行查询技术

数据库系统中的查询优化与并行查询技术数据库系统是现代应用软件的核心组成部分，承担着存储、管理和查询大量数据的重要任务。

其中，查询是数据库系统最为常见和重要的操作之一。

为了提高系统的性能和响应速度，数据库系统使用了许多查询优化和并行查询技术。

查询优化是数据库系统中提高查询性能的主要手段之一。

通过对查询语句的分析、优化和执行计划的选择，数据库系统可以最大化地减少查询时间和资源消耗。

下面将介绍一些常见的查询优化技术：1. 索引优化：数据库系统中的索引是一种数据结构，用于加速数据的查询。

通过在关键属性上创建索引，系统可以快速定位到符合查询条件的数据块，避免全表扫描带来的性能问题。

2. 查询重写：在查询优化过程中，系统可以根据查询语义对查询进行重写，以达到更高效的查询执行计划。

例如，系统可以将子查询转换为连接查询，或者将多个简单查询合并成一个复杂查询。

3. 自适应查询优化：在实际查询中，查询参数的分布可能会发生变化，导致原先的查询优化失效。

自适应查询优化技术可以根据查询执行的结果和运行时统计信息，自动选择最优的执行计划。

并行查询技术是一种利用多个处理单元同时执行查询的方法，通过将查询任务分解为多个子任务，并利用并行计算资源来加速查询过程。

下面将介绍一些常见的并行查询技术：1. 并行查询计划生成：数据库系统可以通过并行化查询计划生成过程，将大型查询任务分解为多个子任务，并分配给不同的处理节点同时执行。

这样可以提高查询的并发性，并减少整体的查询时间。

2. 分布式查询：在分布式数据库系统中，查询可以跨越多个节点进行并发执行。

系统可以通过将查询分发给不同的节点，并将各节点的查询结果进行合并，来加速查询过程。

3. 流水线查询处理：流水线查询处理是一种将查询分解为多个阶段，并在每个阶段进行并行执行的方法。

例如，在大型Join操作中，系统可以将Join任务分解为排序、合并和筛选等子任务，并利用并行计算资源将它们同时执行。

基于语义分析的搜索引擎智能优化方法研究

基于语义分析的搜索引擎智能优化方法研究搜索引擎在现代社会扮演着至关重要的角色。

随着信息量的不断增加，用户对搜索引擎的需求也变得越来越高。

语义分析作为一种提取文本意义的技术，被广泛应用于搜索引擎的智能优化中。

本文将介绍基于语义分析的搜索引擎智能优化方法的研究进展，并探讨其未来发展的前景。

首先，我们将简要介绍语义分析的基本原理。

语义分析旨在理解文本的真实含义，而不仅仅是根据关键词进行匹配。

传统的搜索引擎旨在根据关键词的匹配程度来排序搜索结果，但往往忽略了文本的语义信息。

而基于语义分析的搜索引擎则可以更好地理解用户的查询意图，并提供更加精准的搜索结果。

基于语义分析的搜索引擎优化方法有多种。

首先，基于自然语言处理技术的搜索引擎优化方法广泛应用于文本的语义分析。

自然语言处理技术可以对文本进行分词、词性标注、句法分析等处理，从而达到理解文本的目的。

利用这些技术，搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，并提供相关的搜索结果。

其次，基于词向量模型的搜索引擎优化方法也取得了显著的进展。

词向量模型是一种将词语映射到向量空间的技术，可以将词语之间的关系进行量化。

通过建立词向量之间的关系，搜索引擎可以更好地理解文本的语义信息，并提供更加精准的搜索结果。

近年来，词向量模型在搜索引擎优化中得到了广泛的应用，如Word2Vec、GloVe等。

此外，基于知识图谱的搜索引擎优化方法也得到了许多研究者的关注。

知识图谱是一种将知识以图的形式表示的技术，可以将不同实体之间的关系进行建模。

利用知识图谱，搜索引擎可以更好地理解文本中的实体关系，并提供更加详细和全面的搜索结果。

基于知识图谱的搜索引擎优化方法已经在现实中得到了广泛的应用，如Google的Knowledge Graph。

基于语义分析的搜索引擎优化方法还面临一些挑战。

首先，语义分析技术的准确率仍然有待提高。

虽然自然语言处理技术和词向量模型在语义分析方面取得了显著进展，但仍然存在无法准确理解复杂句子或专业领域文本的问题。

面向对象数据库发展和研究

面向对象数据库发展和研究随着计算机技术的不断进步，数据库技术也在不断发展。

其中，面向对象数据库作为数据库技术的一个分支，越来越受到人们的。

本文将介绍面向对象数据库的发展和研究现状，以期让读者更好地了解这一技术。

面向对象数据库是一种基于面向对象技术的数据库，它通过将现实世界中的对象抽象成数据库中的对象，实现对现实世界的模拟。

这种数据库技术可以有效解决传统关系数据库在处理复杂数据结构方面的不足，为应用程序开发提供了更好的支持。

因此，面向对象数据库的发展和研究具有重要的现实意义。

面向对象数据库是一种基于面向对象技术的数据库，它以对象的形式组织和存储数据。

在面向对象数据库中，每个对象都是一个独立的数据单位，具有自己的属性、方法和事件。

对象之间可以通过继承、封装和多态等面向对象特性进行关联和组合。

(1)对象：对象是面向对象数据库中的基本单元，它表示现实世界中的实体或概念。

每个对象都有自己的属性、方法和事件，这些属性和方法可以用来描述对象的特征和行为。

(2)类：类是一组具有相同属性和方法的对象的集合。

在面向对象数据库中，每个对象都属于一个或多个类，类是对象的抽象描述。

(3)继承：继承是面向对象数据库中的一种重要特性，它允许一个类继承另一个类的属性和方法。

通过继承，子类可以拥有父类除私有成员以外的所有属性和方法，同时还可以定义自己的属性和方法。

(4)封装：封装是指将对象的属性和方法绑定在一起，形成一个独立的实体。

在面向对象数据库中，每个对象都可以封装自己的属性和方法，从而保证数据的完整性和安全性。

(5)多态：多态是指同一方法在不同对象上的表现形式可以不同。

在面向对象数据库中，多态允许对象以不同的形式响应相同的消息或方法调用。

面向对象数据库的思想可以追溯到20世纪80年代初期。

在这个阶段，研究者们开始意识到传统关系数据库在处理复杂数据结构方面的不足，提出了将面向对象技术应用于数据库管理系统的想法。

这一阶段的特点是概念创新和理论研究，但缺乏实际应用和性能优化。

sql ast语法解析

SQL AST（Abstract Syntax Tree）语法解析是数据库查询优化的重要步骤之一。

AST是一种数据结构，用于表示SQL查询的语法结构。

通过解析SQL查询并构建AST，可以更好地理解查询的意图和结构，从而进行优化和改进。

在AST中，每个节点表示SQL查询中的一个语法元素，如SELECT、FROM、WHERE等子句或操作符。

节点之间通过边连接，形成一个树状结构，反映了查询的层次和依赖关系。

以下是SQL AST语法解析的基本步骤：
1. 词法分析：将SQL查询字符串分割成一系列的词素或标记，如关键字、标识符、运算符等。

这一步通常使用正则表达式或有限自动机等技术实现。

2. 语法分析：根据语法规则将词素组合成合法的句子结构，形成AST。

这一步通常使用解析器生成器（如ANTLR）或递归下降分析算法实现。

3. 语义分析：在构建AST的同时，进行语义检查和类型检查，确保查询的语义正确。

例如，检查表名和列名是否存在、数据类型是否匹配等。

4. 查询优化：根据AST的结构和属性，进行查询优化。

例如，重写查询以提高性能、消除不必要的计算、选择合适的索引等。

5. 代码生成：将AST转换为目标代码或中间表示形式，以便执行或进一步处理。

这一步通常涉及遍历AST并生成相应的代码片段。

通过以上步骤，可以完成SQL AST语法解析并实现查询优化等
功能。

在实际应用中，数据库管理系统（DBMS）通常会提供相关的工具和接口，以便开发人员能够更好地理解和优化SQL查询性能。

查询表达式优化的研究与实现

ＪｎＨｏｇｉＳｕｉｉｎｗｅｕＨｏｑｎ
（ｏｌｅｆＣｍｕｅｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＤｎｈａＵｉｒｔ，ｈｎｈｉ００１ＣｉＣｌｇｏｐｔＳｉｃｎｅｈｏｏ，ｏｇｕｎｖｓｙＳａｇａ０５，ｈｎｅｏｒｅｇｅｉ２ａ）
理数据分析系统为应用背景，侧重于查询重写，出了一种面向提
０引言
查询优化器是数据库管理系统的核心部件，询优化技术查是影响数据库性能的关键因素Ｊ。在面向数据库的三层架构
对象的表达式优化框架，将接收的表达式变换为语义上等价的
维普资讯
第２５卷第６期
２００８年６月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｓａｄＳｆｗａｅｍｐｔｒＡｐｌｃｔｏｎｏｔｒ
Ｖｏ．５Ｎｏ６１２．
Ｊｎ０８ｕ．２０
辑检查和优化处理的机制。
一
般数据库查询优化可以分为两个阶段：第一阶段，查询重
写，将查询表达式进行等价变换，变成效率更高的形式，这一阶段的优化是静态的。第二阶段，计划优化，决定查询执行计划中关系的连接次序和连接方法，以及使用怎样的存取方法，为每个查询操作（数据抽取操作）提供一个较优的路径，图１如所示。
１查询重写的面向对象框架
定义１命题元素：分解原子命题所得的具有独立语义的元素。查询重写子系统按工作步骤分为两层，即最简合（）析取式层和命题元素优化层，图２所示。首先在最简合（）式层如析取

多媒体数据库中的内容检索与推荐方法

多媒体数据库中的内容检索与推荐方法随着数字化时代的到来，多媒体数据库的应用范围越来越广泛。

多媒体数据库是一种用于存储和管理多媒体数据，如图片、音频和视频等的系统。

然而，随着存储容量和数据量的不断增加，如何有效地检索和推荐多媒体内容成为了一个重要的问题。

本文将介绍多媒体数据库中常用的内容检索与推荐方法。

一、多媒体内容检索方法多媒体内容检索是指根据用户的需求，在多媒体数据库中检索出与需求相匹配的内容。

常用的多媒体内容检索方法包括基于文本的检索、基于图片的检索和基于音频的检索。

1. 基于文本的检索基于文本的检索是一种常见的多媒体内容检索方法，它通过分析文本中的关键词和语义信息来检索相关的多媒体内容。

在这种方法中，首先需要将多媒体数据的文本描述提取出来，并建立索引。

然后，用户通过输入关键词来检索与之相关的内容。

这种方法简单直观，但也存在一定的局限性，例如无法准确理解用户的查询意图以及无法处理语义上的异构性。

2. 基于图片的检索随着图像处理和计算机视觉技术的发展，基于图片的检索成为了一种常用的多媒体内容检索方法。

这种方法通过分析图片的视觉特征，如颜色、纹理和形状等来进行检索。

常见的基于图片的检索方法包括颜色直方图、SIFT（尺度不变特征变换）和CNN（卷积神经网络）等。

用户可以通过上传一张图片或者输入关键词来检索与之相似的图片。

3. 基于音频的检索基于音频的检索是一种用于检索音频内容的方法。

这种方法通过分析音频的音频特征、如频谱特征、语音特征和音乐特征等来进行检索。

基于音频的检索在语音识别、音乐信息检索和声纹识别等方面有很广泛的应用。

二、多媒体内容推荐方法多媒体内容推荐是指根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐其可能感兴趣的多媒体内容。

常见的多媒体内容推荐方法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。

1. 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户的历史行为和多媒体内容的特征，推荐与用户兴趣相似的内容。

在这种方法中，首先需要对多媒体内容进行特征提取，例如提取图片的颜色、纹理和形状特征。

关系数据库查询优化策略研究

关系数据库查询优化策略研究摘要：作为数据的承载平台，数据库在各行各业都得到了广泛应用。

查询操作是数据库管理系统最重要的功能之一，使用频率最高。

以关系型数据库为基础，从不同的角度出发，对数据库查询优化策略进行了研究。

关键词：关系数据库；数据查询；查询优化0 引言随着社会经济的不断发展，人们已经进入了一个信息爆炸的时代，随之而来的则是大量数据的存储与操作。

如今，数据库管理系统已经深入到各行各业，具有代表性的是银行、证券行业。

存储在数据库里的数据存在巨大价值，对这些数据最频繁的操作就是查询。

如何从数据库里存储的海量数据中以最快的速度找到想要的数据，直接关系到以数据库服务器作为后台的各大信息系统的运行效率，该问题也即是如何对数据库的查询进行优化。

因此，在此背景下，通过对市场占有率最多的关系型数据库进行探讨，来研究查询优化[1]。

1 关系数据库介绍1.1 关系模型关系模型是美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd于1970年首次提出，而关系模式的诞生也开创了数据库关系方法和关系数据理论研究的历史。

简言之，关系模型是一种由二维表形式表示实体和实体间关系的数据模型，它是在集合代数的基础上发展的。

在关系模型中，一个关系就没有重复行和重复列的二维表，二维表的每一行在关系中称为元组，每一列在关系中称为属性。

关系运算作为关系模型的核心，主要有并（∪）、交（—）、差（∩）、笛卡尔积（×）、连接（）、投影（π）、选择（）、除（÷）八种。

1.2 关系数据库根据所使用数据模型的不同，可以将数据库进行分类，因此基于关系模型的数据库就是关系数据库。

所谓关系数据库，其数据组织的逻辑结构一定是采用关系数据模型，即使用二维表格方式描述实体及其相互间的关系，然后把这种关系逻辑结构采用一定方式向物理结构映射，并存储在某种存储设备上的数据库。

2 数据查询过程关系数据库主要有查询、插入、删除和修改这四大常用操作，其中，查询是最主要、使用最频繁的操作。

浅谈数据库技术的新发展2600字

浅谈数据库技术的新发展2600字毕业随着计算技术和计算机网络的发展，计算机应用领域迅速扩展，数据库应用领域也在不断地扩大。

介绍了数据库技术发展的最新动态特征和几种主流技术，以及在发展过程中需注意的一些问题。

并在此基础上，指出数据库技术未来的发展趋势等等。

数据库；新发展；分布式数据库；面向对象数据库一、数据库新技术的分类以及几种主流新技术（一）整体系统方面相对传统数据库而言，在数据模型及其语言、事务处理与执行模型、数据库逻辑组织与物理存储等各个方面，都集成了新的技术、工具和机制。

属于这类数据库新技术的有：面向对象数据库；主动数据库；实时数据库；时态数据库。

1.分布式数据库：分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个结点具有独立处理的能力（称为场地自治），可以执行局部应用。

同时，每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。

分布式数据库的核心管理软件称为分布式数据库管理系统。

在分布式数据库系统中，数据的共享有两个层次：局部共享和全局共享。

分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制机构。

该数据库中的数据保证全局的一致性、可串行性和可恢复性。

分布式数据库适当增加数据冗余度主要为了：（1）提高系统的可靠性、可用性；（2）提高系统性能。

2.面向对象数据库：面向对象数据库系统将数据作为能自动重新得到和共享的对象存储，包含在对象中的是完成每一项数据库事务处理指令，这些对象可能包含不同类型的数据，包括传统的数据和处理过程，也包括声音、图形和视频信号，对象可以共享和重用。

一个面向对象数据库系统必须满足两个条件：1.支持核心的面向对象数据模型；2.支持传统数据库系统所有的数据库特征。

面向对象的数据库系统的这些特性通过重用和建立新的多媒体应用能力使软件开发变得容易，这些应用可以将不同类型的数据结合起来。

面向对象数据库系统的好处是他支持WWW应用能力。

然而，面向对象的数据库是一项相对较新的技术，尚缺乏理论支持，他可能在处理大量包含很多事务的数据方面比关系数据库系统慢得多，但人们已经开发了混合关系对象数据库，这种数据库将关系数据库管理系统处理事务的能力与面向对象数据库系统处理复杂关系与新型数据的能力结合起来。

基于Oracle数据库海量数据的查询优化研究

第２２卷第２期２１０２年２月
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＩＵＥＲＣＨＮＯＬＴＥＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＭＥＮＴＯＰ
Ｖｏ．２Ｎ．１２ｏ２Ｆｂｅ．２１０２
基于Ｏｒｃａｌ据库海量数据的查询优化研究ｅ数
１概
述
行研究的。数据库以Ｏａｌｒｅ为例，ｃ主要采取以下措施来提高查询速度：用索引、区、Ｑ使分ＳＬ语句优化等手
在数据库数据量比较大时，查询的响应时间过长、
占用资源过多是一个很大的问题。因此对海量数据查询技术的研究ｕ・０就很有必要。如果想要设计一个性能良好的Ｏａｌ据库方ｒｅ数ｃ
张辉，郁亮，赵徐江，伟华孙
（公安部第三研究所防伪事业部，上海２１０）０２４
摘要：统数据库数据量大时，常会遇到系统响应时间过长、系常占用系统资源过多等一系列问题。因此对海量数据查询
技术的研究就很必要。文中基于Ｏａｌ数据库，ｒｅｃ采用各种措施和方法来提高响应速度：理设计数据库结构、用索引、合使分区、ＱＳＬ语句优化等手段优化数据库。另外，页显示查询结果也能很大地提高查询速度。实验证明，分优化后速度明显提高了很多。因此可见，中采用的优化方法对海量数据的查询优化是正确有效的。文关键词：ｒｌ数据库；Ｏａｅｃ海量数据；查询优化

演绎数据库中语义查询的动态优化算法

假设Ｑ是一个查询，Ｕ是Ｑ的空展开式，当且仅当：
（）是Ｑ的展开式；１Ｕ
无关计算为目的，利用数据库中的完整性约束（ｎｅｒｔＩｔｇｉｙ
ＣｎｔｉｔＩ）ｏｓａｓＣ规则中的语义信息，用户提交的查询转换为ｒｎ，将能有效地执行的，且与原查询等价的查询规则的一种优化方法［。２１
ｏｕｒＯｔａｈＯＳａｅｓｍｐｙｍｅｓｒｄｂｅｓａｅｏｅｅｅｅｅｎｌｘａｓｏｓＩｅｆｅｄｓｃｓｄｄｃｉｅｄａｂｓａａｆｔｑｅＳｔｔｅｃｔｎｂｉｌａｕｅｙｔｃｌｆｄｌｔｄｔｓｕｌｅｐｎｉｎ．ｎｔｌｕｈａｅｕｔｖｔａｅｔｔｓｈｅｙｈｃｈｈｈｉａｈｈｍｏｅｎｌｘｎｓｏｓｔｅｄａｃｑｅｐｍｉａｏｌｒｔｍｈｗｓｍｏｅａｐｌａｉｉ．ｒｕｌｅｐａｉｎ，ｈｙｎｍｉｕｒｏｔｚｔｎａｇｏｈｓｏｒｐｉｂｌｙｙｉｉｉｃｔ
该文提出的动态语义优化算法在查询计算过程中动态约去存在的空展开式，使得查询时问开销的节省可用所除去的空展开式规模大小衡量，较适用于含有大量空展开式的演绎数据库。
关健诃：空展开式；动态语义查询优化；查询树
ＡｎｍｉｔｚｔｎＡｌｏｉｍｆｅｎｉｅｙＤｙａｃＯｐｉａｉｇｒｔｏｍａｔＱｕｒｍｉｏｈＳｃ

数据库系统原理

数据库系统原理数据库系统原理是指数据库系统设计和实现的基本原理和方法。

它包括对数据库管理系统（DBMS）的内部结构、数据存储和数据访问的机制、数据库操作语言的语法和语义，以及数据库性能调优等方面的研究和应用。

一、数据库系统概述数据库系统是指多个用户共享数据和数据管理软件的集合。

它通过数据库管理系统（DBMS）实现对数据的组织、存储、管理和应用。

数据库系统的目标是提高数据的共享性、完整性和安全性，提供高效的数据访问和管理功能。

二、数据库模型1. 层次模型层次模型是最早的数据库模型之一，它以树形结构组织数据，数据之间通过父子关系进行连接。

该模型简单直观，但不适用于复杂的数据关系和查询操作。

2. 网状模型网状模型是比层次模型更复杂的数据库模型，它通过多对多的连接关系将数据组织起来。

该模型可以描述更复杂的数据关系，但数据的操作和管理较为复杂。

3. 关系模型关系模型是当前应用最广泛的数据库模型，它将数据组织为二维表格形式，每个表格代表一个关系，表格中的行表示记录，列表示属性。

关系模型具有结构简单、容易理解和使用的特点。

三、数据库的基本概念和术语1. 数据库和实例数据库是指由一组相关数据组成的集合，实例是指数据库在内存中的活动副本。

一个DBMS可以管理多个数据库，并在内存中创建多个实例。

2. 数据模式和模式图数据模式是指数据库的逻辑结构和特性的描述，模式图是对数据模式的可视化表示，通常使用实体-联系图进行表示。

3. 数据库表、字段和记录数据库表由行和列组成，每个表代表一个实体或一种关系，行对应记录，列对应属性。

四、数据库查询语言1. 结构化查询语言(SQL)SQL是数据库操作和查询的标准语言，它分为数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）两部分。

DDL用于定义数据库的结构和属性，DML用于对数据库中的数据进行操作和查询。

2. 查询优化查询优化是指通过优化查询的执行计划和访问路径，提高查询效率和性能。

常用的优化技术包括索引优化、查询重写、关联查询优化等。

数据库中的自然语言理解与语义分析

数据库中的自然语言理解与语义分析自然语言理解(Natural Language Understanding)和语义分析(Semantic Analysis)是数据库技术中的重要概念。

它们旨在使计算机能够更好地理解和解释自然语言的意义，从而提高数据库的查询效率和数据处理能力。

本文将详细介绍数据库中的自然语言理解和语义分析的原理和应用。

1. 自然语言理解的原理自然语言理解是指将自然语言转化为计算机可理解的形式的过程。

在数据库中，自然语言理解的目标是将用户的自然语言查询转化为计算机可以执行的查询语句。

自然语言理解的原理主要包括以下几个方面：词法分析：对自然语言进行分词和词性标注，将句子切分为一个个词语，并为每个词语确定其在句子中的词性，如名词、动词等。

句法分析：建立语法树或依存关系图，确定句子中各个词语之间的句法关系，如主谓关系、动宾关系等。

这一步骤可以帮助计算机理解句子的语法结构。

语义分析：确定句子中的语义角色和语义关系，如实体识别和词义消歧。

通过识别句子中的实体，确定句子的含义和操作目标。

逻辑表示：将句子转化为逻辑形式，如谓词逻辑或标准查询语法。

这一步骤将自然语言查询转化为计算机可以理解的查询语句。

2. 语义分析的原理语义分析是在自然语言理解的基础上进一步对语句的意义进行分析和理解。

在数据库中，语义分析的目标是将用户的查询语句转化为数据库中的查询操作。

语义分析的过程主要包括以下几个方面：语义消歧：根据上下文信息和词义选择规则，确定单词的实际含义。

这一步骤可以帮助计算机理解句子中词语的歧义，并选取最符合上下文语义的含义。

逻辑形式转换：根据数据库的内部规则和语义要求，将自然语言查询语句转化为逻辑形式的查询语句。

这一步骤可以准确映射用户的意图和查询操作。

查询优化：对逻辑查询语句进行优化，提高数据库查询效率和性能。

通过选择合适的查询计划，减少查询的时间和资源消耗。

3. 自然语言理解与语义分析的应用自然语言理解和语义分析在数据库领域具有广泛的应用。

浅谈关系数据库的查询处理和优化

整的认识。
［关键词］关系数据库查询优化数据库设计ｓＱＬ语言
关系系统的查询优化既是数据库管理系统（ＤＭ）ＲＢＳ实现的关键技术又是关系系统的优点所在，的总目标是选择有效的策略，它求得给定关系表达式的值，使得查询代价较小。目前使用的关系数据库均支持ＳＬ语言，Ｑ用户使用ＳＬ语言表达查询的要求，Ｑ不必关心ＲＢＤＭＳ的具体执行过程，由ＲＢ而ＤＭＳ确定合理的、有效的查询策略，同时，户设用计的数据库和提交的ＳＬ语言是数据库系统优化的基础，两者的密切Ｑ结合将会更好的达到查询优化的效果。１查询处理的步骤．查询处理是关系数据库管理系统（ＤＭＳ）ＲＢ的核心。在系统查询处理之前首先要将用户输入的高级语言表示的查询转换为系统物理层能够识别和实现的形式关系代数表达式的语法树，通常这种转换结果并不唯一。ＲＭＳ的查询任务是把用户提交给的查询语句转换为高效的即ＤＢ执行过程。系ＲＭＳ查询处理可以分为４个阶段：询分析、询检关ＤＢ查查查、查询优化和查询执行，如图１所示。
一
ＣｏｒｅＳｕｓ，Ｃ
ＷＨＥＲＥＳｕｅｔｎ＝Ｃ．ｎｔｄｎ．ｏＳＳｏＳＡＮＤＣ．ｏ．ｕｃ．ｏＳＣｎ－ＣｏｒｅＣｎ
ＡＤＳｕｅｔｄｐ＝Ｉ” 先把ＳＮｔｄｎ．ｅｔ”Ｓ；ＳＱＬ语句转化为语法树，并且进行优化。
查询优化可以有多种方法，按照优化的层次一般可以分为代数优化和物理优化。代数优化是指按照一定的规则，改变代数表达式中操作的次序和组合，使查询执行更高效；物理优化是指存取路径和底层操作算法的选择。下面重点介绍查询树的启发式优化和基于代价的优化，进步了解具体的查询计划，如建立索引、修改ＳＬ语句、Ｑ建立视图或临时表等来降低查询代价，达到优化系统性能的目标。２３１查询树的启发式优化．．查询树的启发式规则有：择运算应尽可能先做，选把投影运算和选择运算同时进行，把投影同其前或后的双目运算结合起来，把笛卡尔积转化为连接运算，提出公共字表达式。ＳＬＣａｅＦＯＳｕｅｔＥＥＴＣｎｍＲＭｔｄｎ，

数据库分词与全文检索的实现与优化方法指南

数据库分词与全文检索的实现与优化方法指南数据库作为存储和管理数据的关键工具，在现代信息化社会中起着至关重要的作用。

然而，当数据量庞大且复杂时，如何高效地对其进行搜索和检索便成为了一个具有挑战性的问题。

在这样的背景下，数据库分词与全文检索的实现与优化方法就显得尤为重要。

本文将详细介绍数据库分词与全文检索的实现方法，并探讨如何进行优化，以实现更高效的搜索和检索体验。

一、数据库分词的实现方法1. 分词的概念数据库分词是指将待搜索和检索的文本按照特定的规则进行切割和标记，以便进行更加精确和准确的搜索和检索。

分词可以将长句子或长串文字切割为独立的单词或短语，更有效地处理语义复杂的搜索需求。

2. 中文分词的实现方法中文分词相对于英文会更加复杂，因为中文没有明确的词语边界。

常见的中文分词方式有基于规则的分词、基于统计的分词、基于机器学习的分词等。

基于规则的分词方法是通过事先设定一些规则来进行分词。

例如，可以根据中文的常用词库和词频进行切分。

然而，规则方法不能涵盖所有的语义和句法模式。

基于统计的分词方法则通过统计文本中的词频和词义等信息来进行分词。

这种方法需要一个基于大规模数据训练的模型，如N-gram模型或隐马尔可夫模型，以推断出最可能的分词结果。

基于机器学习的分词方法则使用一些机器学习算法来自动学习分词规则并进行分词。

如条件随机场模型、最大熵模型等。

3. 数据库分词框架的选择选择合适的数据库分词框架是实现高效分词的关键。

常用的数据库分词框架包括：IK Analysis, SmartCN, HanLP等。

这些分词框架均支持中文分词，可以根据具体的使用需求选择其中之一。

二、全文检索的实现方法1. 全文检索的概念全文检索是指对数据库中的文本数据进行搜索和匹配的技术。

与传统的基于关键词的模糊匹配不同，全文检索可以根据查询语句中的关键词匹配文本中的实际内容，并给出更精确和全面的检索结果。

2. 全文检索的基本原理全文检索的基本原理是通过将文本数据分词，将分词结果存储在倒排索引中，然后根据查询语句中的关键词在倒排索引中查找相应文档并进行排序，返回匹配度高的文档。

数据库中的多源数据集成与查询优化

数据库中的多源数据集成与查询优化在当今信息时代，数据量迅速增长，人们从各种数据来源获取信息已经成为一种普遍的需求。

然而，由于数据来自不同的源头，其格式、结构和语义都可能存在差异，给数据的整合带来了挑战。

多源数据集成是解决这个问题的关键，它允许将来自不同数据源的数据整合在一个统一的数据库中。

本文将重点讨论多源数据集成的挑战以及相应的查询优化技术。

多源数据集成的挑战在于数据的异构性。

多源数据库中的数据通常具有不同的结构、格式和语义。

为了将这些数据集成在一起，需要进行数据转换、数据映射和数据匹配等工作。

数据转换是指将不同数据源的数据转化为统一的格式；数据映射是指将不同数据源的数据元素进行关联或映射；数据匹配是指解决数据源之间数据语义差异的问题。

这些步骤需要人工干预和专门的工具来完成，在数据规模庞大的情况下会面临很大的困难。

为了解决多源数据集成中的查询优化问题，研究人员提出了一系列的技术和算法。

其中一个关键的问题是如何有效地执行查询，以降低查询的执行成本和提高查询的效率。

一个常见的方法是引入视图。

视图是多源数据集成的抽象，通过创建视图来隐藏多源数据集成的复杂性。

视图可以提供对统一数据的逻辑表示和访问接口，使得用户在查询数据时可以无需关注数据的源头和结构差异。

查询优化的另一个关键问题是如何选择合适的查询执行计划。

由于多源数据集成的复杂性，执行计划选择变得更加困难。

一种常见的方法是使用代价模型来估计每个执行计划的成本，并选择成本最小的执行计划作为最优计划。

代价模型根据数据的相关统计信息估计执行计划的成本，比如数据的分布、大小和访问频率等。

通过使用代价模型，可以更好地选择合适的执行计划，提高查询的效率。

随着多源数据集成的普及，研究人员还提出了一些创新性的方法来优化多源数据的查询。

例如，基于分布式计算的并行查询。

多源数据集成中常常涉及对多个数据源进行并行查询以提高查询速度。

通过将查询任务分解为多个子任务，并通过并行计算的方式分配给不同的计算节点，可以显著加快查询的计算速度。

多媒体数据库的高效索引方法与查询优化策略研究

多媒体数据库的高效索引方法与查询优化策略研究摘要：随着多媒体数据在现代信息社会中的快速增长，多媒体数据库的管理和检索成为研究的热点。

本文旨在对多媒体数据库中的高效索引方法和查询优化策略进行研究。

首先，介绍了多媒体数据库的基本概念和特点，并指出传统关系数据库索引方法在多媒体数据管理中的不足。

然后，探讨了当前常用的多媒体数据库索引方法，包括内容索引、上下文索引和特征索引。

接着，针对多媒体数据库查询的优化问题，讨论了查询优化的几种策略，如并行查询、查询重写和查询优化器等。

最后，对多媒体数据库中高效索引方法和查询优化策略的研究进行了总结，并提出了进一步研究的建议。

关键词：多媒体数据库、索引方法、查询优化策略、内容索引、上下文索引、特征索引1. 引言多媒体数据包括图像、音频、视频等形式的数据，以其丰富的表达形式和庞大的数据量在现代信息社会中得到广泛应用。

多媒体数据库的管理和检索成为了研究的焦点。

与传统的关系数据库不同，多媒体数据具有特定的特征，导致传统的索引方法和查询优化策略在多媒体数据库中效果不佳。

因此，研究高效的索引方法和查询优化策略成为了当前的重要课题。

2. 多媒体数据库索引方法2.1 内容索引内容索引是多媒体数据库中最常见的索引方法。

其主要通过分析多媒体数据的内容特征来建立索引。

常见的内容索引方法包括颜色直方图、纹理描述子和形状特征等。

内容索引方法对于图像和视频等实现较好的检索效果，但对于音频数据的索引存在一定的挑战。

2.2 上下文索引上下文索引是通过分析多媒体数据的上下文信息与语义关联来建立索引。

上下文索引方法主要包括时间序列索引和语义索引。

时间序列索引通过分析多媒体数据中的时间关系和时间特征来实现索引，主要用于视频和音频数据的检索。

语义索引方法基于多媒体数据中的语义信息，例如标签、描述等，来建立索引以实现更精确的检索。

2.3 特征索引特征索引是通过提取多媒体数据的特征向量来建立索引。

常用的特征索引方法包括SIFT、SURF和HOG等。

国家重点研发计划课题高效融合的多模数据查询处理模型与优化

国家重点研发计划课题是为了推动我国在特定领域的核心技术研发和创新能力提升而设立的重要项目。

您提到的课题"高效融合的多模数据查询处理模型与优化" 可以理解为基于多模态数据的查询处理模型和优化算法的研究。

在该课题中，可能包括以下研究内容和技术路线：
1. 多模态数据查询模型设计：设计适用于多模态数据的查询模型，考虑数据结构和特点的差异性，包括文本、图像、音频、视频等多种模态数据的查询需求和语义表示。

2. 多模态数据融合与索引技术：研究多模态数据的融合技术，将不同模态的数据进行有效的集成和表示，构建适合查询和检索的索引结构，提高多模态数据的查询效率和准确性。

3. 多模态数据查询优化算法：针对多模态数据查询的特点，研究高效的查询优化算法，以提高查询处理的效率和性能。

这包括查询计划生成、优化算法设计和查询执行等方面的研究。

4. 跨模态数据、跨平台查询处理：研究不同模态数据之间的关联查询处理和集成，以及在不同计算平台上的高效查询执
行，例如跨模态数据的关联分析和跨平台的分布式查询处理等。

5. 实验与评测：设计合适的实验方案，对所提出的多模态数据查询处理模型和优化算法进行实验验证和性能评估，通过实验结果验证其有效性和可行性。

值得注意的是，具体的研究内容和技术路线应该根据具体的国家重点研发计划课题要求、研究团队的能力和资源情况以及当前行业的研究热点进行进一步细化和确定。

这需要由项目负责人和研究团队在课题启动时进行详细的研究计划制定和讨论。

教育资源元数据语义扩展查找方法的研究_孙霞

第41卷第12期2004年12月计算机研究与发展JOURNAL OF COM PUTER RESEARCH AND DEVELOPM ENTV ol 141,No 112Dec 12004收稿日期:2004-09-21基金项目:国家自然科学基金项目(60373105);国家/八六三0高技术研究发展计划基金项目(2001BA101A01)教育资源元数据语义扩展查找方法的研究孙霞郑庆华(西安交通大学计算机科学与技术系西安 710049)(sx @mailst 1xjtu 1edu 1cn)摘要随着网络教育资源的急剧增长,如何有效地提供教育资源查找服务,成为一项重要而迫切的研究课题1由于教育资源同网格资源一样具有海量、异构、广域分布等特性,于是采用网格资源查找技术中基于元数据的资源查找方法实现教育资源的查找1与其他基于元数据资源查找方法不同的是:利用自动构建的语义关系库,实现教育资源元数据同义扩展、蕴涵扩展、外延扩展以及并列扩展,试图从词所表达的语义层次处理用户的检索请求1关键词教育资源;网格;元数据;语义扩展中图法分类号 T P393Educational Resources Search Based on Metadata Expanded S emanticallySUN Xia and ZHENG Qing -Hua(Dep ar tment of Co mp uter Science and T echnology ,X i .an Jiaotong Univer sity ,Xi .an 710049)Abstract With the increase of the amounts of educational resources,it has become an important research issue to provide users with effective serv ice of educational resources search 1Unfortunately,traditional infor -mation retrieval cannot answ er the challenge of the issue,on account of the complex characters of educa -tional resources,such as vast character,distributed character and heterogeneous character 1Grid technology aims to integ rate the various resources into a homogenous presentation,and to share vast,heterogeneous and distributed resources 1Furthermore,metadata specification of educational resources is be -coming m a -ture 1Thus technology of grid resources search based on metadata can be utilized to solve the problem of ed -ucational resources search 1Different from other resource locating methods based on metadata,expanded metadata are introduced into resource retrieval,w hich can im prove the performance of resource search,butalso achieve associational retrieval 1Now a prototype of educational resources search system has already been developed and has been tested on the XJTU educational resource databases 1The experimental result shows that the proposed m ethod can achieve and improve the accuracy and efficiency of educational resource search 1Key words educational resources;grid;metadata;semantic expansion1 引言教育资源是教育信息化和网络教育的基础1一方面,教育资源分布广、数量大、层次不一;另一方面,教育资源种类繁多,形态各异1由于各种异质教育资源之间缺乏互操作性,众多资源成为离散、孤立的/信息孤岛01在这种情况下,如何有效地提供教育资源查找服务,也就成为一项重要而迫切的研究课题1传统的检索技术无论从资源覆盖度、检索精度等诸多方面来看,都无法应对海量、异构、广域分布的教育资源查找问题[1]1于是,需要一种新的资源查找方法帮助用户从大量教育资源的集合中获取想要的资源1网格技术是近年来逐渐兴起的一个研究热点1网格技术是要把整个因特网上的各种资源整合成1台巨大的计算机,从而实现海量、异质、广域分布资源共享与协同工作[2]1因此,可以利用网格技术来解决教育资源查找问题1目前存在两种网格资源查找方法,一种是采用资源路由表的机制发现和定位网格资源,如中国科学院计算技术研究所的织女星网格[3]1设计者提出了虚拟计算机的体系结构模型,并在此基础上,通过基于资源信息的路由转发的资源定位模型和3层资源表示模型来解决资源查找问题1另一种是基于元数据的资源查找方法,资源提供者通过系统提供的接口,主动将资源元数据信息发布到目录服务器上1系统自动匹配目录服务器上的元数据,发现和定位实际的资源实体,返回给资源需求者1如Globus计算网格中的MDS实现了基于LDAP的树状元数据目录服务,完成对网格计算环境中信息的发现、注册、查询、修改等工作[4]1考虑到目前教育资源元数据规范已经逐渐进入一个相对成熟的阶段,所以本文将采用第2种方法实现教育资源的查找,如图1所示:图1教育资源查找模型2教育资源元数据目前国际上许多国家和地区都成立了专门从事教育信息标准化工作的组织,致力于教育资源元数据描述规范的研究1其中,学习技术标准委员会IEEE LTSC(Learning Technology Standards Com-m ittee)的学习对象元数据模型(learning object metadata,LOM)影响较大,是当前最重要的关于教育资源的数据模型1我国现代远程教育技术标准化委员会就是以LOM为核心,进行了一系列的本地化工作,形成了我国的教育资源元数据规范)))5教育资源建设技术规范6[5](以下简称5规范6)15规范6规定了教育资源属性标注标准,即呈献教育资源时,所应提供的属性(包括必须属性、可选属性和扩展属性),称为教育资源元数据,如资源名称、资源关键词、资源制作者等等1如下给出XML格式的操作系统课件元数据片断:3metadata43descr ip tion4基于M IN IX的操作系统课件3/descr ip tion43key w ords4操作系统3/keyw ords43author4网络学院3/author43p ublisher4西安交通大学3/publisher43learning context4大学本科3/lear ning context43coverage4计算机3/cover age43dif f iculty443/diff iculty43typ ical lear ning time4108学时3/typ icallear ning time4s3/metadata43语义关系库的自动获取基于元数据的资源查找方法的核心是元数据匹配1从操作系统课件元数据片断可以看出,教育资源元数据元素表现形式为词或者短语,所以可以采取字符匹配的方式实现教育资源的查找1但是,这种方式参与匹配的是字符的外在形式,而不是它们所表达的语义信息1若用户查询请求中的元数据和元数据目录服务器中元数据表述方式不一致,就会造成漏匹配现象1解决这个问题的方法就是对元数据元素中的关键词进行同义扩展1然而,资源与资源之间不是孤立存在的[6],它们之间存在各种各样的联系,需要通过元数据的蕴涵扩展、外延扩展和并列扩展建立资源间的各种联系1鉴此,我们提出了一种获取语义关系库的方法,并借助该语义库实现了基于元数据语义扩展的资源查找¹1元数据的同义扩展、蕴涵扩展、外延扩展和并列扩展对应的语义关系为:同义关系(synonymy)、父类关系(hyponymy)、子类关系(hypernymy)和兄弟关系(parataxis)1217112期孙霞等:教育资源元数据语义扩展查找方法的研究¹元数据语义扩展实质上是指对元数据元素中的关键词进行语义扩展,从而达到元数据语义扩展的目的1311基本思想在参考了文献[7,8]的基础上,我们采取监督学习和无监督学习相结合的方法获取词与词之间4种语义关系1其基本思想是:根据人工总结的关系抽取模板,抽取出所有可能的关系对,并记录关系对在检索集中出现的次数,组成候选关系集1每一种关系对应一组抽取模板1然后计算语义关系的支持度和置信度,并应用集合运算对候选关系集进行优化,尽可能地逐一去除错误关系1最后进行角色转换,获得各种类型的语义关系,最终建立语义关系库1 312关系抽取模板通过对大量语料的分析,我们发现有些句子在不同的上下文总是能够表达某种语义关系1如例1中,/北京大学0和/北大0是一对具有同义关系的词,记为R syn(北京大学,北大)1而有些句子在不同的上下文中可以表达多种语义关系1如例2和例3中/超文本传输协议0和/http协议0具有同义关系,而/学生0和/张三0具有父子关系1例11/北京大学简称北大01例21/超文本传输协议,即http协议01例31/没通过考试的学生,即张三01因此,我们把每种语义类型对应的关系抽取模板划分为两类:一类称为确定型模板,或A类模板,另一类称为歧义型模板,或B类模板1313候选集优化根据关系抽取模板,抽取得到如下候选集C:C J={Set syn,Set hyp,Set par},(1) Set syn,Set hy p,Set par是指分别用同义关系抽取模板、父类关系抽取模板和兄弟关系抽取模板抽取出的3种关系对集合1Set syn J={Set A i syn,Set B j syn},i,j\1,(2) Set A i syn表示同义关系的第i个A类模板抽取的关系对的集合1Set hyp,Set pa r的定义同式(2)类似1Set A i sy n J={f(R A i sy n(W p,W q))},(3) f(*)表示某个关系对在检索集合中出现的次数1 R A i syn(W p,W q)是指利用同义关系的第i个A类模板抽取的关系对1Set B j syn的定义同式(3)类似1由于候选集C中可能存在错误的语义关系对,需要对候选集进行优化,排除错误的语义关系对,保证语义扩展的有效性1考虑到两类模板的特点不同,我们分别采用不同的方法处理两类模板抽取的关系对候选集1A类模板抽取的关系集合,称为A类候选集;B类模板抽取的关系集合,称为B类候选集131311A类候选集的优化A类模板是指无歧义的表达某种语义关系的模板,所以A类候选集中,要么是该语义类型的正确关系对,要么是不具有任何语义关系的一组词,我们视后者为错误关系对1为了消除错误关系对,本文从统计的角度引入支持度和置信度的概念1即给定最小支持度和最小置信度,对超过最小支持度的关系集合,进行语义关系的置信度计算1只要最小支持度和最小置信度定义得合适,就可以有效地消除错误关系对1定义11支持度1支持度反映了一组词满足某种语义关系的支持程度1若f(R A i x(W p,W q))[MINS UP,则删除该词对1这是为了避免关系抽取过程中的偶然性事件1其中,x I{sy n,hyp,par};MINS UP为最小支持度,一般取值为21假设11若某种关系的n个A类模板都抽取到同一组词(W p,W q),则n值越大,并且f(R(W p, W q))值越大,R(W p,W q)是正确关系的可能性也就越大1定义21置信度1根据假设,两个词之间语义关系的置信度CON 定义为CON(R(W p,W q))=S UM+n@S UMn+S UM,(4) S UM=E n i f(R A i x(W p,W q))1(5)最后设置最小置信度MINCON(文本设置为15),删除小于MINCON的关系对1至此,A类候选集优化完毕131312B类候选集的优化与A类模板不同,某种语义类型的B类模板在不同的上下文中可以描述多种语义关系1所以B 类候选集中存在两种错误关系对:¹抽取得到的一组词不具有任何语义关系;º抽取得到的关系类型错误1对于第1种错误,可以采用第31311节介绍的支持度和置信度方法,达到消除错误的目的1对于第2种错误,根据两类模板的特点,我们借助经过优化的A类候选集进行错误消除,即集合运算方法1集合运算方法的描述如下:IF Set B x H Set A y=A X§TH ENSet B x=Set B x-A,(6)其中,x X y且x I{syn,hyp,par}12172计算机研究与发展2004年本文中,同义关系、父类关系和兄弟关系是通过模板匹配的方法获取的1由于父类关系和子类关系具有相对性:如果W p是W q的子概念,那么W q就是W p的父概念1因此,子类关系可以通过角色转换获得,即遍历父类关系中所有的词对,得到相应的子类关系对,从而得到所有类型的语义关系,最终建立语义关系库14实验结果和分析我们搜集了近115MB的教育资源,约100000个句子,作为检索集1人工总结3种关系模板共计39个,其中12个A类模板,27个B类模板1分别做了以下两组实验:实验1考察语义关系抽取的质量;实验2检验获取的语义关系库对基于元数据的教育资源查找精度的影响1411语义关系获取的正确率表1和表2分别给出了两类模板抽取的结果1表1A类模板抽取结果的正确率实验参数同义关系父类关系兄弟关系RS US RS US RS US获取得到的正确关系数目71711601655759获取得到的全部关系数目75781751886366准确率P/%941791109114871890159010表2B类模板抽取结果的正确率实验参数同义关系父类关系兄弟关系RS US RS US RS US获取得到的正确关系数目224229307324183194获取得到的全部关系数目320445415656277453准确率P/%701051157410491466114218其中,RS:经过优化的结果集(refined set);US:未经优化的结果集(unrefined set)1从表1和表2可看出,A类模板抽取的关系对数目较少,但准确率高1B类模板抽取的关系对数目较多,能够有效提高关系对获取的全面性1另外,两类模板抽取得到的结果集中,经过优化的结果集的准确率普遍高于未经优化的结果集,尤其B类模板的情况非常明显,这说明本文提出的候选集优化方法是可行的1412语义关系库的作用为了测试本文所构建的语义关系库对教育资源检索的影响,我们做了一个评测模块,采用查准率和查全率作为评测标准,对500个注册的教育资源进行检索,对所输入40个查询进行以下两种检索方法的测试:(1)CS,没有使用语义关系库的查询(common search)1(2)ES,使用语义关系库进行扩展查询(extended search)1表3列出了两种方法实验对比结果1表3两种查询的比较测试方法检索到的相关资源数目检索到的资源数目资源库中应有相关资源数目Precisi on/%Recall/% CS57749277106210 ES69869280127510从以上数据可以看出,采用ES方法得到的平均查准率比CS方法得到的平均查准率提高了8012%-7710%=312%,平均查全率提高了7510%-6210%=1310%1由此证明,采用语义关系知识库进行语义扩展,能够提高检索效率,特别是大大提高了查全率1接下来,分析一下本文提出的资源查找方法的时间复杂度1本文采用的是基于元数据的资源查找方法1与传统的元数据资源查找方法不同的是,我们并不是直接对查询语句中的元数据和目录服务器上的元数据进行匹配,而是通过预先自动构建的语义关系库,对查询语句中的元数据进行同义扩展、蕴涵扩展、外延扩展以及并列扩展,把扩展后的元数据分别提交给元数据目录服务器1因此,对于每一条查询语句来讲,我们需要额外付出元数据扩展的时间代价1这部分的时间复杂度计算如下:我们用平均访问语义库次数来衡量元数据扩展的时间复杂度1语义关系库采用多级树状索引式结构[9],假设语义库中所有词的平均长度为L,每条记录的平均下临字个数为M1一次元数据扩展所需的查找次数为T=(L-1)@M2+11(7)目前,本系统的语义关系库收录的词总数为1438词,所有词的平均长度L为3118,每条记录的平均下临字个数M为3122,本算法的时间复杂度为T=4151(次),对整个资源查找系统的影响很小1 5结论本文提出了一种构建语义关系知识库的方法,217312期孙霞等:教育资源元数据语义扩展查找方法的研究并把获取的语义关系库应用到基于元数据的教育资源查找中,实现了教育资源元数据同义扩展、蕴涵扩展、外延扩展以及并列扩展,提高了查询的精度1该语义关系获取方法具有以下两个特点:(1)只要增加不同语义类型的抽取模板,就可以获得更多语义类型的关系,因此具有客观、通用、可扩展性好的优点1(2)将抽取模板划分为确定型和歧义型两类,根据两类模板的特点,采用不同的方法优化候选集,既确保了语义关系抽取的准确性,又尽可能提高语义关系抽取的全面性1参考文献1王继成,邹涛,杨小江,等1基于Internet的信息资源发现技术与实现1计算机研究与发展,1999,36(11):1369~1374(Wang Jicheng,Zou Tao,Yang Xiaoj iang,et al1T he technologyand implementation of resource discovery on Internet1Journal of Computer Research and Developm ent(in Ch i nese),1999,36(11):1369~1374)2Ian Fos ter,Carl Kesselman,Steven Tuecke1T he anatomy of the grid:Enabling scalable virtual organizations1International Journal of Supercomputer Applicati ons,2001,15(3):200~2223董方鹏,龚奕利,李伟,等1网格环境中资源发现机制的研究1计算机研究与发展,2003,40(12):1749~1755(Dong Fangpeng,Gong Yili,Li Wei,et al1Research on resourcediscovery mechanisms i n grids1Journal of Computer Research and Developm ent(in Chi n ese),2003,40(12):1749~1755)4都志辉,陈渝,刘鹏1网格计算1北京:清华大学出版社,2002 (Du Zhihui,Ch en Yu,Liu Peng1Gri d Computi ng(in Chines e)1Beij ing:Tsi nghua Universi ty Press,2002)5全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会1教育资源建设1http://20211201941248,2002-03-15(Chinese Educational T echnol ogy Standardization Committee1 Construction of educati onal resources(in Chinese)1http:// 20211201941248,2002-03-15)6李蕾,王楠,钟义信1基于语义网络的概念检索研究与实现1情报学报,2000,19(5):525~531(Li Lei,Wang Nan,Zhong Yi x i n1Semantic n etw ork based con-cept retri eval1Journal of the China Society for Scienti fic an d T ech-nical Information(in Chinese),2000,19(5):525~531)7Roxana Girj u,Adriana Badulescu,Dan M oldovan1Learning se-mantic constraints for the automatic discovery of part-w hole rela-tions1Human Language T echnology Conference/North American Chapter of the Ass ociation for Com putational Linguistics Annual M eeting(HLT-NAACL),Edmonton,Canada,20038P Pantel,D Lin1Discovering word senses from text1ACM Special Interest Group on Know ledge Discovery i n Data and Data M ining (SIGKDD2002),Edmonton,Canada,20029张素娟,郑庆华,胡云华,等1一种面向网络答疑的汉语切分歧义消除算法1计算机工程与应用,2004,40(25):55~58(Zhang S uj uan,Zheng Qinghua,H u Yunhua,e t al1A novel a-l gorithm of eliminating the Chinese word segmentati on ambiguities for Web answ er1Computer Engineering and Applications(in Ch-i nese),2004,40(25):55~58)孙霞女,1977年生,博士研究生,主要研究方向为智能网络学习环境的理论及技术、自然语言处理等1郑庆华男,1969年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能网络学习环境的理论及技术、计算机网络安全等12174计算机研究与发展2004年。