Eftersom mängden tillgängliga textdata i relationsdatabaser ökar snabbt ökar behovet av att vanliga användare söker sådan information dramatiskt. Även om de stora RDBMS har tillhandahållit fulltextsökning kapacitet, de kräver fortfarande användare att ha kunskap om databasen scheman och använda ett strukturerat frågespråk för att söka information. Denna sökmodell är komplicerad för de flesta vanliga användare. Inspirerad av den stora framgången med informationssökning (IR) stil sökordssökning på webben, har sökordssökning i relationella databaser nyligen dykt upp som ett nytt forskningsämne. Skillnaderna mellan textdatabaser och relationsdatabaser resulterar i tre nya utmaningar: (1) Svar som behövs av användare är inte begränsade till enskilda tuples, men resultat som samlats från att ansluta tuples från flera tabeller används för att bilda svar i form av tuple träd. (2) En enda poäng för varje svar (dvs. en tuple träd) behövs för att uppskatta dess relevans för en given fråga. Dessa poäng används för att rangordna de mest relevanta svaren så högt som möjligt. (3) Relationella databaser har mycket rikare strukturer än textdatabaser. Befintliga IR-strategier är otillräckliga för att rangordna relationsutgångar. I detta dokument föreslår vi en ny IR-rankningsstrategi för effektiv sökordssökning. Vi är de första som utför omfattande experiment om sökeffektivitet med hjälp av en verklig världsdatabas och en uppsättning sökord frågor samlas in av ett stort sökföretag. Experimentella resultat visar att vår strategi är betydligt bättre än befintliga strategier. Vårt tillvägagångssätt kan användas både på applikationsnivå och integreras i en RDBMS för att stödja sökordsbaserad sökning i relationsdatabaser.
Liu m.fl. I Ref föreslogs en ny rankningsstrategi för att förbättra resultatets kvalitet i relationsdatabaser med hjälp av de frasbaserade och konceptbaserade modellerna.
Effective keyword search in relational databases
{'venue': "SIGMOD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}