LSS：XML文档关键词检索的高效结构索引

"一种基于XML文档关键字检索的结构索引 (2010年) - 提出了一种名为LSS（Level Structure Summary）的新方法，用于提高XML数据的检索效率。LSS通过合并相同标签路径的节点来优化结构索引，能够有效判断节点之间的同构与异构关系。同时，文中介绍了CSCAN算法来生成LSS索引，并基于LSS索引设计了XML关键字检索算法LSSearch。实验表明，LSS可以减小XML文档中关键字倒排表的规模，提升检索速度。关键词：XML、关键字检索、索引、倒排表。" 在XML数据检索领域，索引的构建和优化是提升查询效率的关键。本文针对这一问题，提出了LSS（Level Structure Summary）结构索引，这是一种针对XML文档的创新方法。XML文档因其自描述性和层次结构特性，使得检索操作变得复杂。LSS的出现旨在解决这个问题，它通过合并XML树中具有相同标签路径的节点，有效地减少了存储需求并增强了比较节点结构的能力。 LSS的主要优势在于其能够高效地识别XML文档中节点间的同构和异构关系。这种关系判断能力对于XML查询优化至关重要，因为XML查询往往涉及对文档结构的深度遍历和比较。为了实现LSS索引，作者提出了CSCAN算法，这是一个用于构建LSS的专用算法，它能够有效地遍历和整合XML文档中的节点。 在LSS索引的基础上，文章还设计了一个名为LSSearch的XML关键字检索算法。LSSearch的工作原理是根据LSS索引，将不同的关键字的原始倒排表拆分为多个子集合，然后在这些子集合上执行查询操作。这种方法允许更精确和快速的查询定位，避免了传统的全文档遍历，从而显著提高了查询效率。 实验结果显示，LSS结构索引在减小关键字倒排表规模的同时，也提升了查询效率，这对于处理大规模XML数据的系统来说尤其有价值。由于XML在数据交换、存储和表示中的广泛应用，LSS的提出为XML数据库和信息检索系统提供了一种有效的索引解决方案，对于提升服务性能和用户体验有着积极的影响。 这篇论文贡献了一种新的XML结构索引策略，不仅优化了存储结构，还改善了查询性能。LSS和相关的CSCAN、LSSearch算法为XML数据检索领域带来了新的研究方向和技术进步。