Även om sökordsförfrågan gör det möjligt för oerfarna användare att enkelt söka XML-databas utan någon specifik kunskap om komplexa strukturerade frågespråk eller XML-datascheman, kan tvetydigheten i sökordsförfrågan resultera i att generera ett stort antal resultat som kan klassificeras i olika typer. För användare innebär varje resultattyp en möjlig sökning intention. För att förbättra prestandan hos sökordsförfrågan är det önskvärt att effektivt utarbeta den mest relevanta resultattypen från de data som ska hämtas. Flera nya forskningsprojekt har fokuserat på detta intressanta problem genom att använda data schema information eller ren IR-stil statisk information. Detta problem är dock fortfarande öppet på grund av vissa krav. (1) De data som ska hämtas får inte innehålla schemainformation; (2) Relevanta resultattyper bör beräknas effektivt innan sökordsförfrågan utvärderas; (3) Sambandet mellan en resultattyp och en nyckelordsförfrågan bör mätas genom att man analyserar fördelningen av relevanta värden och strukturer inom datan. Som vi vet uppfyller inget av det befintliga arbetet de tre ovannämnda kraven tillsammans. För att ta itu med problemet föreslår vi en skattningsbaserad metod för att beräkna de lovande resultattyperna för en sökordsfråga, som kan hjälpa en användare att snabbt begränsa sig till sitt specifika informationsbehov. För att påskynda beräkningen har vi designat nya algoritmer baserade på de index som ska byggas. Slutligen presenterar vi en uppsättning experimentella resultat som utvärderar de föreslagna algoritmerna och visar potentialen i detta arbete.
REF introducerar också förslaget om lovande resultattyper för XML sökordssökning.
Suggestion of promising result types for XML keyword search
{'venue': "EDBT '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}