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[導(dǎo)讀]摘要:商業(yè)企業(yè)每天產(chǎn)生大量的網(wǎng)格數(shù)據(jù),作為網(wǎng)頁信息交換的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn),最重要的挑戰(zhàn)之一是如何有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索,數(shù)據(jù)搜索可以以鏈接的方式進(jìn)行。一些研究人員已經(jīng)研究出了演算法,以減少搜索過程中產(chǎn)生的無效信息

摘要:商業(yè)企業(yè)每天產(chǎn)生大量的網(wǎng)格數(shù)據(jù),作為網(wǎng)頁信息交換的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn),最重要的挑戰(zhàn)之一是如何有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索,數(shù)據(jù)搜索可以以鏈接的方式進(jìn)行。一些研究人員已經(jīng)研究出了演算法,以減少搜索過程中產(chǎn)生的無效信息。另一些研究人員引入了記錄法,可以進(jìn)行相關(guān)元素的定位,無需搜索原始網(wǎng)格文檔,通過記錄的方式完成搜索過程。文中介紹的方法是基于正在被搜索的數(shù)據(jù)的概念,以及對網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容搜索及關(guān)鍵字搜索,使用概念搜索可以提高搜索效率。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)格;搜索;最佳化;演算;網(wǎng)頁描述語言WSDL

    半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在網(wǎng)頁中的高級應(yīng)用越來越普遍,商業(yè)企業(yè)每天生產(chǎn)及消費(fèi)大量的數(shù)據(jù)。網(wǎng)格作為網(wǎng)頁上半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)具有相當(dāng)復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu),有時還被提取出來作為命令樹。
    在大多數(shù)的網(wǎng)格搜索語言中,網(wǎng)格查詢的結(jié)構(gòu)以鏈接的形式出現(xiàn),網(wǎng)格元素的價值被用作選擇謂詞的一部分。有效鏈接模式匹配是網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫中網(wǎng)格搜索程序的關(guān)鍵。
    筆者概述了一種創(chuàng)新方式,將數(shù)據(jù)的概念考慮進(jìn)來進(jìn)行網(wǎng)格搜索,介紹了在網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索的一種有效的演算法。該方法的實(shí)質(zhì)是,如果數(shù)據(jù)的概念是已知的,那么數(shù)據(jù)的概念可以用于搜索最佳化。
    首先定義一個數(shù)據(jù)模型,稱之為CRD—FS。半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)對象-關(guān)系-屬性模式,包括概念數(shù)據(jù)模型的實(shí)體,以及層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)格數(shù)據(jù)。有了CRD—FS數(shù)據(jù)模型,許多網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫的概念可以明確的被呈現(xiàn),但是不能被WSDL及網(wǎng)格模式所識別。

1 相關(guān)工作
   
X路徑是通過網(wǎng)格文檔中的元素及屬性,在網(wǎng)格文檔中發(fā)現(xiàn)信息的一種語言,同UNIX文檔系統(tǒng)中的目錄相似。例如,通過X路徑的表示:/院系/課程[代碼=\cs4221”]/學(xué)生、學(xué)生姓名。可以表示為\cs4221”課程的學(xué)生的名字。一條X路徑的搜索可以經(jīng)樹狀圖表表示,稱為鏈接方式。X路徑被作為鏈接形式搜索的方式被呈現(xiàn)。
    Chippimolchai et al.發(fā)展了一種演繹數(shù)據(jù)庫中概念搜索的最佳化框架。他們概述了一種演算方法,可以將搜索轉(zhuǎn)換成查詢及完整性約束,這些整體性約束是從真實(shí)世界產(chǎn)生的,不能從網(wǎng)格模式或WSDLs.中產(chǎn)生。

2 CRD-FS數(shù)據(jù)模型
   
半結(jié)構(gòu)化的對象,關(guān)系,屬性數(shù)據(jù)模式有4個基本概念:對象類,關(guān)系類別,屬性及參考,包括4個圖表:模式圖表、距離圖表、功能獨(dú)立性圖表及層次圖表。
    一個CRD—FS模式圖表代表著作為標(biāo)簽的一個對象類。對象類之間的聯(lián)系類型被描述為標(biāo)簽姓名(對象類清單),N,P,C”,此處的姓名指示了關(guān)系類型的名稱,對象類是參與到關(guān)系類型中的對象類清單,N是一個整數(shù),標(biāo)明了關(guān)系類型的程度,P和C是關(guān)系類型中的參與限制,定義了使用標(biāo)準(zhǔn)的最小及最大的符號。兩個對象類之間的邊緣可以有多于一個的這樣的關(guān)系類型標(biāo)簽去標(biāo)明對象類所參與的不同的關(guān)系類型。關(guān)系類的屬性或者關(guān)系類型是有標(biāo)簽圓圈所注解的。對象類的標(biāo)識符像填充的圓圈一樣被注解,所有的屬性都應(yīng)當(dāng)并強(qiáng)制的,單值的,包含一個“?”,標(biāo)明這是單值的,可選的,或者是一個“+”標(biāo)明多值并且是被請求的,或者是一個“*”,標(biāo)明其實(shí)可選多值的。對象類的屬性可以從一個關(guān)系類型中相區(qū)分出來。前者沒有邊緣標(biāo)簽,當(dāng)后者的關(guān)系類型的名稱屬于自己的標(biāo)簽邊緣時。
    屬性的名字,代碼和學(xué)生編號分別是對象類院系、課程和學(xué)生的標(biāo)識符。每個學(xué)生都有其獨(dú)有的學(xué)生編號。標(biāo)題的屬性、標(biāo)記、地址和業(yè)余愛好都是可選的。業(yè)余愛好是多屬性,而學(xué)生姓名是必需的。這里有兩種關(guān)系類型,被稱之為dc and cs.前者是對象類部門同課程之間的二進(jìn)制關(guān)系類型,后者是課程同學(xué)生之間的二進(jìn)制關(guān)系類型。一個院系可以由一個或更多的(1:n)課程,一項(xiàng)課程屬于一個或只一個院系(1:1)。一門課程可以由零個或更多(0:n)學(xué)生;一名學(xué)生可以選修一門或更多課程。學(xué)生同標(biāo)記之間的邊緣上的標(biāo)簽cs標(biāo)明標(biāo)記是關(guān)系類型cs的單獨(dú)價值屬性。也就是說,一門課程中一名學(xué)生的屬性標(biāo)記。從這些約束條件中,可以派生出{課程;學(xué)生}→標(biāo)記。

3 搜索過程中概念的使用
   
概念是通過CRD-FS模式進(jìn)行優(yōu)化鏈接模式,從而用3個鏈接查詢來進(jìn)行搜索評估的。
    搜索1:找出等同于“s123”的學(xué)生元素的學(xué)生姓名值,X路徑表示為://student[@stuNo=“s123”]/stuName
    利用CRD—FS模式,可以知道學(xué)生姓名是學(xué)生對象類的一個單一值屬性,學(xué)生編號是學(xué)生的身份標(biāo)識,因此學(xué)生編號→學(xué)生姓名。為了處理搜索,我們只需要找出帶有學(xué)生編號屬性的網(wǎng)格中的第一個學(xué)生元素即可。
    此外,Wu et al.已經(jīng)提議了一種演算方式,它集中搜索內(nèi)容或具有概念信息值。
    搜索2:找出所有學(xué)生的平均分。
    解答該搜索處理器需要了解學(xué)生編號是對象類學(xué)生的標(biāo)識符,并且要將課程同學(xué)生之間的關(guān)系類的單值屬性標(biāo)記出來。
    搜索3:找出課程中所有學(xué)生所取得的分?jǐn)?shù)。
    為了正確完成以上搜索,用戶需要明白學(xué)生編號是學(xué)生的標(biāo)識符,代碼是課程的標(biāo)識符,標(biāo)記是課程與學(xué)生之間關(guān)系類型的單值,每一門課程僅僅由一個院系所提供,每一門課程在網(wǎng)格文檔中僅僅出現(xiàn)一次。當(dāng)WSDLs模式無法捕捉所有所需概念時,該信息可以在CRD-FS模式圖表中被捕捉。
    有了CRD—FS數(shù)據(jù)模型所捕捉的概念,我們可以解釋網(wǎng)格詢問是否正確,是否可以提高搜索評估性能。利用存儲在CRD-FS模式圖表中的概念,圖解搜索語言GLASS能夠自動生成搜索所用的X搜索,用戶沒有必要去編寫X搜索詢問。

4 網(wǎng)格中的內(nèi)容搜索
   
網(wǎng)格文檔中處理一個鏈接模式的搜索包括結(jié)構(gòu)搜索及內(nèi)容搜索。大多數(shù)現(xiàn)有的演算方法無法將內(nèi)容同結(jié)構(gòu)搜索相區(qū)分。在結(jié)構(gòu)處理期間,它們將內(nèi)容節(jié)點(diǎn)同元素節(jié)點(diǎn)一樣處理,搜索所詢問的實(shí)際值需要依賴于原始文檔。我們提議將帶有相關(guān)表格的一個新的演算值(VERT)提取來克服這些局限。VERT技術(shù)是生成相關(guān)表格以便來存儲文檔內(nèi)容,而不是將他們像節(jié)點(diǎn)那樣進(jìn)行處理和標(biāo)記。筆者所說的演算是基于文檔的概念信息。因?yàn)樵蕉嗟母拍畋徊蹲?,筆者就可以進(jìn)一步優(yōu)化表格及詢問這樣可以極大的提高效率。
    例如,考慮帶有包含標(biāo)簽的網(wǎng)格樹??梢詫?shù)值內(nèi)容同關(guān)系標(biāo)簽中的母標(biāo)簽一同存儲,而不是為每個網(wǎng)格標(biāo)簽和數(shù)值內(nèi)容存儲標(biāo)簽數(shù)據(jù)流。有了這些關(guān)系表,當(dāng)用戶在發(fā)出一個鏈接搜索時,系統(tǒng)就能夠自動將其重寫至搜索中,這里節(jié)點(diǎn)價格大于15,他們的PC關(guān)系被稱之為>15的價格節(jié)點(diǎn)所取代。可以在表格Rprice中執(zhí)行至帶有數(shù)值的所有價格元素當(dāng)中。其性能結(jié)構(gòu)以書本的標(biāo)簽數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)。ISBN以及價格’> 15,以這種方式,可節(jié)省所有大于15的數(shù)值內(nèi)容的數(shù)據(jù)流的成本,以及在合并標(biāo)簽數(shù)據(jù)流之間的結(jié)構(gòu)的成本。用這種方式,當(dāng)處理鏈接搜索時,也可以節(jié)省書本對象同其價值屬性之間的結(jié)構(gòu)及其價格。
    最終,基于由ORASS所捕捉到的概念,標(biāo)題,價格等是書本對象類的唯一價值屬性,能夠?qū)⑦@些屬性的內(nèi)容價值premerge到一個單獨(dú)的帶有書本對象標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)表格,有了premerged表格,可以對鏈接搜索作出回答。在premerged表格上僅僅可以完成一種有效的選擇。

5 網(wǎng)格中關(guān)鍵字連同概念的搜索
   
關(guān)鍵字的近似搜索是搜索網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫的一種友好方式。該區(qū)域多數(shù)前期所做的努力都是集中于網(wǎng)格關(guān)鍵字近似搜索。網(wǎng)格的數(shù)據(jù)模式普遍都很簡單并且有效。然而,它們并不捕捉數(shù)據(jù)庫中的聯(lián)系,例如身份參考。相反,是基于圖表模式的捕捉聯(lián)系的技術(shù),不過這些大多對于計(jì)算來說都是無效的。許多現(xiàn)有的技術(shù)并不開發(fā)模式信息,這些信息通常是以數(shù)據(jù)庫的形式出現(xiàn)。沒有了模式信息,關(guān)鍵詞近似技術(shù)在結(jié)果中呈現(xiàn)的可能性會很小,并且它們所返回的結(jié)果是不相關(guān)的。例如,LCA對于基于樹狀模式的關(guān)鍵字近似搜索會很大一部分返回到其全部數(shù)據(jù)庫的根部。
    筆者建議的是一種互連對象模式,可以充分開發(fā)網(wǎng)格性能并且在模式出現(xiàn)時標(biāo)注出其模式信息。在我們的模型中,數(shù)據(jù)庫管理員為結(jié)果標(biāo)識出感興趣的對象類及同興趣對象之間的概念性連接。
    有了感興趣的對象類,關(guān)于關(guān)鍵字近似搜索最具直覺結(jié)果的是含有所有關(guān)鍵字的興趣對象的清單。較之眾所周知的LCA概念(Lowest Comm on Ancestor),將這些興趣清單稱之為ICA(Interested Common Ancestor)。同樣,用IRA(Interested Related Ancestors)概念來捕獲興趣對象及包含更多相關(guān)結(jié)果。一個IRA結(jié)果是一對包含所有關(guān)鍵字的對象,并且同概念性連接是聯(lián)系在一起的。例如,為了搜索“網(wǎng)格搜索程
序”,帶有標(biāo)題“搜索程序”的標(biāo)題以及引用或被“網(wǎng)格“所引用的論文被看作是IRA對象。
    就執(zhí)行時間和結(jié)果質(zhì)量而言,實(shí)驗(yàn)性的評估標(biāo)明該方法要優(yōu)于大多現(xiàn)存的學(xué)術(shù)系統(tǒng)。

6 結(jié)論
   
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組織中的重要區(qū)域之一就是提供可以進(jìn)行有效數(shù)據(jù)搜索的演算。本文中概述了一個最佳化方案,在數(shù)據(jù)已知的時候可以被引用。介紹了一種數(shù)據(jù)模型,在ORASS中可以呈現(xiàn)出必要的概念,并且已完成的最佳化方案進(jìn)行描述,展示了當(dāng)概念被包含在內(nèi)的時候,鏈接方式是如何最佳化的。如何處理歷史鏈接演算中的價值,概念性的連接與對象類之間如何被運(yùn)用在關(guān)鍵字接近的搜索中。
    今后將研究如何使用ORASS中捕捉的其他概念進(jìn)行鏈接方式詢問的進(jìn)一步優(yōu)化,這些優(yōu)化方案哪些地方是有價值的,通過實(shí)驗(yàn)來表明處理速度的提高。特別的信息是如何同最優(yōu)化方式所鏈接的,如母子、始祖一后裔關(guān)系,否定,節(jié)點(diǎn)的指令,恒定值及節(jié)點(diǎn)輸出。

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