里仁学院论文模板2013

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第3章 Index Lookup Eager算法原理与实现

成:声明、元素、注释、字符引用和处理指令,图3.1即为一个实际的XML文档的示例

bibliography On data design</title> <authors> </p><p> <author position=0>Karen Botnich</author> </authors> </article> <article> </p><p> <title>face recognition</title> <authors> </p><p> <author position=O>Cola Cohen</author> </authors> </article> </articles> <publisher> </p><p> <year>2003</year> <address> </p><p> <country>Germany</country> </address> </publisher> </issue> </proceedings> </p><p> </p><p>11 </p><p> </p><p>燕山大学本科生毕业设计(论文) </p><p>图3.1 XML文档举例 </p><p>在实际处理XML数据时,更为常见的是XML标签有向图模型,由XPath 规范描述。通常简化为XML标签有向树模型,G=(V,E,r,A),其中的V表示G中所有节点的集合,E表示G中所有边的集合,r表示G的根节点,A是所有节点所带标签的集合。图2.2即为图2.1中XML文档对应的XML文档树。 </p><p> </p><p>Root Element Attribute Text String value proceedings </p><p> </p><p> publisher issue article title authors year title authors title author 2003 Bibliography author face author On data recognition design </p><p> Karen position Cola position Botnich Cohen </p><p>图3.2XML文档树 </p><p> address country Germary </p><p>3.1.2最紧致片段相关概念 </p><p>在XML关键字查询中,用户只需输入查询关键字便能得到期望的结果,</p><p> </p><p>12 </p><p> </p><p>第3章 Index Lookup Eager算法原理与实现 </p><p>这就涉及一个重要的问题:如何根据查询关键字定义查询结果。为此,提出最紧致片段的概念,最紧致片段指在XML文档树中,满足所有查询关键字组合语义的最小树片段,这样,XML关键字查询问题便转化为查找所有最紧致片段的问题。 </p><p>最早的最紧致片段定义是LCA(Lowest Common Ancestor)。LCA是图论中经常使用的一个概念,指在有向图中,两个节点的最近公共祖先节点。在将LCA的概念引入XML关键字查询中时,LCA指所有包含查询关键字的节点的最近公共祖先。为给出LCA的准确定义,首先明确XML树中的一些概念。 </p><p>在XML树中,我们用v表示一个节点。对于任意节点v,用l(v)表示该节点 的标签信息。对于任意节点u、v,u?v(u?v)表示u是v的祖先(后代),u?v表示u?v或者u=v。u<v(u>v)表示在XML树前序遍历中,u的序列在v之前 (之后),但u并不是v的祖先(后代)。 </p><p>下面,给出LCA的准确定义: </p><p>给定查询关键字集合K={k1,k2,...km }及待查询关键字文档D,L1表示D中直接包含关键字岛的节点集合。 </p><p>定义3.1:LCA,在XML文档D中,给定m个节点n1,n2,...,nm如</p><p>果对于?1≤i≤m,节点v是ni的祖先,且不存在节点u,v?u,u也是所有ni的祖先,则我们称v是这历个节点的一个LCA,记做 V=LCA(n1,n2,...,nm)。 </p><p>定义3.2:LCASet,给定查询关键字集合K={k1,k2,...km }及待查询</p><p>XML文档D,在D上关于K的LCASet定义为 LCASet=LCA(L1,,vi∈Li (1≤i≤m)}。 L2,?Lm)={ v|v=LCA(v1,v2,?vm)</p><p>例如,在图2.3中,用户希望查询题目中包含“IR”并且作者中有“John”的文章,则输入的关键字集合为{“IR”,“John”},根据LCA的定义,节点paper(15) 是这两个关键字的一个LCA,所以paper(15)是查询的一个输出。 </p><p>LCA是XML关键字查询中最紧致片段的基础定义,在LCA的基础上,</p><p> </p><p>13 </p><p> </p><p>燕山大学本科生毕业设计(论文) </p><p>相继又提出了Smallest LCA(SLCA)、Valuable LCA(VLCA)、Meaningful LCA MLCA)等概念来提高XML关键字查询的性能和准确率。其中,对SLCA的研究相对较多,SLCA的发展也较为成熟,被认为是目前最好的最紧致片段的定义。 </p><p>3.1.3 SLCA概念详述 </p><p>LCA给出了XML关键字查询中最紧致片段的定义,但是LCA的概念过于 </p><p>简单,查询准确率较低。 </p><p>产生该问题的原因在于结果集中的某些LCA节点是另一些LCA节点的祖先节点,这些祖先节点与查询关键字之间的相关度明显较低。为了解决这一问题,文献提出了SLCA(Smallest—LCA)的概念。 </p><p>SLCA的基本思想是:如果XML文档树中节点v已包含所有的查询关键字,那么v的祖先节点的相关度肯定是较低的。即,SLCA给出一个最小树,该树包含了所有的关键字,且该树的任一子树都不完全包含所有关键字。因此,SLCA的问题就是求解XML文档树中所有满足如下条件的子树的根节点:(1)子树必须包含所有关键字序列,关键字序列中的任一关键字必然分布于该子树的叶节点;(2)子树中不存在更小的子树同样包含所有的关键字。下面,给出SLCA的准确定义: </p><p>定义3.3:SLCA,在XML文档D中,给定查询关键字集合</p><p>K={k1,k2,...km }, 节点y∈LCASet。如果,不存在节点u,v?u,u∈LCASet,则称v是关于查询关键字集合的一个SLCA。 定义3.4:SLCASet,给定查询关键字集合K={k1,k2,...km}及待查</p><p>询XML文档D,在D上关于K的SLCASet定义为:SLCASet=SLCA(L1,L2,?Lm)={v|v=LCA(L1,L2,?Lm),</p><p>??u |v?u,u∈LCA(L1,L2,?Lm)} </p><p>例如在图2.3中,尽管在查询关键字集合{“John”,“Ben”}下conf(2) ∈LCASet,但conf(2)并不在SLCASet中,因为paper(15) ∈LCASet并且conf(2) ?paper(15)。因此,该查询的输出为SLCASet=-{paper(12),</p><p> </p><p>14 </p><p> </p><p></p><div class="page"><ul><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_1.html>1</a></li><li><a title=上一页 href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_5.html><<</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_3.html>3</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_4.html>4</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_5.html>5</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_6.html class="hover" >6</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_7.html>7</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_8.html>8</a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_9.html>9</a></li><li><a title=下一页 href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_7.html>>></a></li><li><a href=lhd_3ts4l33x1e8ojis8frem_13.html>13</a></li></ul></div></div> <!--<div style="margin:0 auto;text-align:center;overflow:hidden"><script async src="//pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js"></script>--> <!-- 728 --> <!--<ins class="adsbygoogle" style="display:inline-block;width:728px;height:90px" data-ad-client="ca-pub-8169456067121985" data-ad-slot="2791506239"></ins> <script> (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 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