XML关键字查询优化：基于结果类型分组的算法

“基于结果类型分组的XML关键字查询”这篇论文探讨了一种新的XML关键字查询算法，该算法针对可扩展标记语言（XML）文档，旨在提高查询质量和效率。通过使用熵值赋权法来确定结果类型，算法可以对XML文档中的节点进行虚拟分组，并在这些虚拟组上执行查询操作，确保查询结果的完整性，避免无效或丢失重要信息。 XML是一种广泛使用的结构化数据表示语言，用于存储和交换具有层次结构的数据。关键字查询是XML数据库中最常见的查询形式，用户通过输入一组关键字来查找匹配的XML文档部分。然而，传统的查询方法可能会导致不完整的结果集，因为它们可能忽视了数据的结构信息。 论文提出的算法引入了熵值赋权法来量化不同结果类型的不确定性，从而确定哪些结果类型对于查询更为重要。熵是一种衡量信息不确定性的度量，它在这里被用来评估XML节点的结构信息含量。通过对XML文档中的节点根据其熵值进行权重分配，可以更准确地识别和处理不同结果类型。 接下来，算法利用这些权重对XML文档节点进行虚拟分组。这种虚拟分组策略允许在保持原有文档结构的同时，对查询进行局部优化，使得每个组内的查询更具针对性。在虚拟组上执行查询可以减少无效的搜索和潜在的冗余结果，提高查询效率。 论文中还对比了所提出的算法与SLCA（Shortest Linear Common Ancestor，最短公共祖先）和MLCEA（Minimum LCA Enumeration Algorithm，最小LCA枚举算法）两种常用的XML查询算法。实验结果显示，新算法在查询质量、效率和稳定性方面都有所提升，这表明基于结果类型分组的方法能够更好地适应XML数据的特性。 关键词：可扩展标志语言（XML）、关键字查询、熵值赋权法、结果类型、虚拟分组，这些都是论文的核心概念。熵值赋权法是关键的创新点，它为处理XML数据提供了一种新的分析角度；结果类型和虚拟分组则是实现高效查询的关键技术，它们改善了传统查询方法的不足。 总结来说，这篇论文为XML数据库查询提供了一种改进的策略，通过利用熵值赋权法和虚拟分组优化了查询过程，保证了查询结果的全面性和准确性，同时提升了查询性能。这对于XML数据处理和信息检索领域具有重要的理论和实践意义。