XML关键字查询优化：基于有效最低公共祖先的算法

"这篇论文是关于XML文档的关键字查询算法的研究，主要关注如何优化查询结果的质量和效率。作者提出了有效最低公共祖先(FLCA)和紧致的有效最低公共祖先(CFLCA)的概念，并设计了一种基于等价模式值索引的查询算法(BEPVA)。" XML文档由于其结构化和可扩展的特性，广泛用于数据存储和交换。在处理XML数据时，关键字查询是一种常见的操作，但传统的方法可能会返回包含无效或不相关结果的查询。郑弘晖和郭红在论文中关注了这个问题，他们从元素标签内容等价和元素结构相似性等价两个角度来识别并排除无效的查询结果。 首先，论文引入了有效最低公共祖先(FLCA)的概念，这是用于过滤无效查询结果的关键。FLCA是指在XML树结构中，能够同时满足查询条件的最深层次的公共祖先节点。这样的祖先节点可以确保其下的所有子节点都与查询关键字相关。 进一步，作者提出了紧致的有效最低公共祖先(CFLCA)。CFLCA是对FLCA的优化，它通过减少不必要的计算和存储需求，提高了查询效率。CFLCA的实现可能涉及到对XML结构的压缩或者高效的索引策略。 基于这些概念，他们设计了BEPVA（基于等价模式值索引的查询算法）。BEPVA利用预处理的等价模式值索引来快速定位与查询关键字匹配的节点，从而提高了查询速度。这种方法可以有效地减少无效节点的扫描，提升了查询质量。 最后，论文通过对比BEPVA与其他算法（如CVLCA和SLCA）的性能，验证了新方法在查询质量和效率上的优越性。这些比较可能包括查询响应时间、内存使用、以及返回结果的相关性等方面。 总结来说，这篇论文为XML关键字查询提供了新的理论基础和实用算法，对于XML数据的高效检索具有重要的实际意义。通过引入FLCA和CFLCA，并结合BEPVA算法，作者有效地解决了无效查询结果的问题，提高了查询效率，这对于XML数据库管理和信息检索领域具有深远的影响。