上下文偏好驱动的Web数据库Top-K查询结果排序方法

本文主要探讨了"基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法"这一主题。针对Web数据库查询中常见的多结果问题，研究人员提出了一种创新的解决方案，该方案着重于理解和利用用户的上下文偏好来优化搜索结果的呈现。上下文偏好模型是研究的核心，它定义为<i1 i2, d|X>，其中<i1, i2>代表两个查询项，d是一个介于0.5和1之间的偏好度量（表示用户对i1的偏好程度），X则代表特定的上下文条件。通过分析用户的查询历史，利用关联规则挖掘技术，可以有效地提取出这些偏好信息。 在上下文偏好的指导下，作者设计了一种Top-K排序方法，其步骤包括元组排列的创建、聚类以及最终的Top-K排序。元组排列的创建阶段，通过对查询结果进行分析，将相似的项组合在一起形成簇；聚类阶段则是依据上下文偏好和查询项之间的关联性对簇进行划分；最后，Top-K排序算法根据用户偏好程度对各个簇内的项进行排名，确保返回的结果能最大程度地满足用户的个性化需求。 实验结果显示，这种上下文偏好模型不仅能准确表达用户的偏好，而且在实际应用中表现出强大的适应性和实用性。Top-K排序方法在满足用户需求、个性化推荐和执行效率方面均表现优异，对于提升Web数据库查询的用户体验具有重要意义。 本文的关键字包括Web数据库、上下文偏好、元组聚类和Top-K排序，这些都是解决现代Web信息检索问题中的重要技术手段。整体而言，这项工作对于改进Web数据库查询性能，提高信息检索的精准度和用户满意度有着积极的推动作用。