XML片段检索策略：基于结点权重模型ATG的BM25NW方法

"基于结点权重模型的XML片段检索策略是一种优化XML检索效率的方法，旨在解决用户查询XML数据库时返回结果过多，导致相关信息筛选困难的问题。该策略通过结合结点权重模型ATG（平均主题概括强度）和BM25模型，生成BM25NW检索模型，从而提供更精确的XML片段作为检索结果。ATG模型首先为XML文档集中的标签或路径分配权重，然后这些权重被应用到BM25模型中，以改进检索效果。在获取XML节点后，通过分析定长窗口的内容评分，选取高分窗口生成片段。最终，确保信息冗余最小的情况下，选择最佳片段返回给用户。实验证明，此策略在INEX 2011片段检索任务上表现出色，性能优于其他参赛系统，有效提高了用户从XML文档中快速获取相关信息的效率。该研究得到了国家自然科学基金、国家社会科学基金等项目的资助，并由刘德喜、万常选、刘喜平等研究人员共同完成。" 本文关注的焦点是XML片段检索技术，特别是在以文档为中心的XML文档集合中的应用。传统的XML检索可能会返回大量信息，其中包含许多不相关的文档或节点。XML片段检索则针对这一问题，通过提取包含几百字节的关键内容片段，帮助用户快速评估文档的相关性，减少不必要的阅读，提升信息检索效率。 提出的基于结点权重模型的XML片段检索策略，关键在于两个核心技术：结点权重模型ATG和BM25模型的结合。ATG模型通过计算平均主题概括强度来量化XML结构元素的重要性，以此为依据对XML文档集的标签或路径赋予权重。接着，这些权重被整合到经典的BM25信息检索模型中，形成增强版的BM25NW模型，增强了查询匹配的精度。 在检索出相关XML节点后，策略进一步分析这些节点内部的定长窗口，评估每个窗口内容对查询的相关性。窗口评分机制有助于确定哪些内容最适合用作片段，以展示给用户。为了保持信息的精炼性，会选择得分最高的窗口内容组成片段。这种方法在实际测试中表现优秀，表明它能够有效地提供高质量的检索结果。 这项工作展示了在XML检索中引入结点权重和优化的BM25模型的优势，为XML信息检索领域提供了一个有效且实用的解决方案。该策略有助于改善用户体验，加快信息获取速度，对于大数据环境下的XML文档管理和检索具有重要的实践意义。