Till skillnad från traditionella databasfrågor, sökord frågor inte följa fördefinierade syntax och är ofta smutsiga med irrelevanta ord från naturliga språk. Detta gör korrekt och effektiv sökordshantering över databaser till en mycket utmanande uppgift. I detta dokument introducerar vi problemet med frågerengöring för sökordssökningar i ett databassammanhang och föreslår en uppsättning effektiva och effektiva lösningar. Fråga rengöring innebär semantisk koppling och stavning korrigeringar av databasen relevanta frågeord, följt av segmentering av närliggande frågeord så att varje segment motsvarar en hög kvalitet dataterm. Vi definierar ett kvalitetsmått på en sökordsfråga, och föreslår ett antal algoritmer för att rengöra sökordsförfrågningar optimalt. Det visas att det grundläggande optimala problemet med frågerengöring kan lösas med hjälp av en dynamisk programmeringsalgoritm. Vi utökar vidare den grundläggande algoritmen för att ta itu med inkrementell frågerengöring och toppk optimal frågerengöring. Den inkrementella frågerengöring är effektiv och minne bundna, därför är idealisk för scenarier där nyckelorden är strömmade. Den toppk-fråga rengöring algoritm garanteras att returnera de bästa k rensade sökord frågor i rankad ordning. Omfattande experiment utförs på tre verkliga datamängder, och resultaten bekräftar effektiviteten och effektiviteten hos de föreslagna lösningarna.
Det mest relaterade arbetet REF introducerar först problemet med sökordsförfrågan omskrivning över relationsdatabasen.
Keyword query cleaning
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}