完全化语义关键词检索：解决数据冗余

"基于完全化语义的关键词检索研究" 这篇论文关注的是在关系数据库中进行关键词检索时如何有效地处理检索结果的全集问题，特别是如何减少由非空子集作为结果集导致的数据冗余。传统的关键词检索方法可能无法返回完整的检索结果，而提出的这种方法旨在解决这一问题。 首先，论文提出了对检索关键词进行语义标准化处理的步骤，这是为了确保关键词的准确性和可比性。语义标准化通常涉及到词干提取、同义词扩展和消歧等技术，以提高关键词的理解和匹配精度。 接下来，论文介绍了使用不同的检索评分器对处理后的关键词进行评分，这是为了区分每个关键词的重要性，从而能够根据评分结果进行更精确的匹配。评分器可能包括TF-IDF（词频-逆文档频率）、BM25等算法，这些算法能够考虑关键词在文档中的频率和在整个文档集合中的独特性。 然后，论文提到了“检索核”的概念，这是一种核心的检索策略，它可以根据不同的检索算法生成连接元组集。检索核可能包含了多个检索策略，如布尔模型、向量空间模型或概率模型，用于生成满足特定条件的查询结果组合。通过检索核，可以生成更有效且无冗余的查询路径。 接着，通过获取连接元组集并进行相邻拓展，论文的方法能够形成一个更全面的结果集。相邻拓展可能涉及扩展到相关联的表或记录，以便提供更丰富的信息。这一过程最终转换成SQL检索语句，以便在数据库中执行。 实验结果显示，利用检索核的方法能够显著减少数据冗余，提高检索效率和查询结果的满意度。这种方法对于那些需要处理大量数据和复杂查询的数据库系统尤其有价值，因为它可以提供更加精炼且无冗余的检索结果。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于完全化语义的关键词检索方法，该方法通过语义标准化、评分、检索核以及相邻拓展连接元组集的策略，有效地解决了关键词检索中的数据冗余问题，提高了检索质量和效率。这为关系数据库的查询优化和信息检索领域提供了新的思考和实践方案。