Till skillnad från klassiska databaser och IR-system måste verkliga informationssystem i allt högre grad hantera mycket vaga och olikartade strukturer för informationshantering och lagring som ännu inte kan hanteras på ett tillfredsställande sätt. Medan nuvarande objekt-relationella databassystem kräver tydliga och enhetliga data scheman, IR-system vanligtvis ignorerar strukturerad information helt. Malleable schemas, som nyligen införts, är ett nytt sätt att hantera vaghet, tvetydighet och mångfald genom att införliva otydliga och överlappande definitioner av datastrukturer. I detta dokument föreslår vi ett nytt system för avslappning av frågor som gör det möjligt för användarna att hitta information som passar bäst genom att utnyttja formbara scheman för att på ett effektivt sätt ifrågasätta vagt strukturerad information. Vårt system använder dubbletter i olika beskrivna datauppsättningar för att upptäcka korrelationer inom en formbar schema, och sedan använder dessa korrelationer för att på lämpligt sätt slappna av användarnas frågor. Dessutom rankas resultaten av den avslappnade frågan enligt deras respektive sannolikhet för att tillfredsställa den ursprungliga frågans avsikt. Vi har genomfört programmet och genomfört omfattande experiment med verkliga data för att bekräfta dess prestanda och praktiskhet.
I REF sök avkopplingar tillämpas på formbara scheman.
Query relaxation using malleable schemas
{'venue': "SIGMOD '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}