Tillämpningar där vanlig text samexisterar med strukturerade data är genomgripande. Commercial relational database management systems (RDBMSs) ger i allmänhet frågefunktioner för textattribut som innehåller state-of-the-art information hämtning (IR) relevans rankningsstrategier, men denna sökfunktion kräver att frågor ange exakt kolumn eller kolumner mot vilka en viss lista med nyckelord ska matchas. Detta krav kan vara besvärligt och oflexibelt ur ett användarperspektiv: bra svar på en sökordsfråga kan behöva "samlas" -på kanske oförutsedda sätt-genom att ansluta tuples från flera relationer. Denna observation har motiverat ny forskning om fri-form sökordssökning över RDBMS. I detta dokument anpassar vi IR-stil dokument-relevans ranking strategier till problemet med att bearbeta fri-form sökord frågor över RDBMS. Vår frågemodell kan hantera frågor med både AND och OR semantik, och utnyttjar den sofistikerade single-column text-search funktionalitet som ofta finns i kommersiella RDBMS. Vi utvecklar frågebehandlingsstrategier som bygger på en avgörande egenskap hos IR-stil sökordssökning: endast de få mest relevanta matcher -enligt någon definition av "relevans" - är i allmänhet av intresse. Följaktligen, snarare än att beräkna alla matchningar för en sökordsfråga, vilket leder till ineffektiva utföranden, våra tekniker fokuserar på top-k matcher för frågan, för måttliga värden av k. En grundlig experimentell utvärdering över verkliga data visar prestandafördelarna med vår strategi. - Vad är det för fel på dig?
Hristidis m.fl. REF föreslog en förlängning av Discover som hanterar icke-metadatafrågor med både AND och OR semantik.
Efficient IR-Style Keyword Search over Relational Databases
{'venue': 'VLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}