软件学报

作者：覃遵跃,汤庸,徐洪智,黄云

单位：覃遵跃，中山大学 数据科学与计算机学院, 广东 广州 510006;吉首大学 软件学院, 湖南 张家界 42700011,汤庸，中山大学 数据科学与计算机学院, 广东 广州 510006;华南师范大学 计算机学院, 广东 广州 51063102,徐洪智，吉首大学 软件学院, 湖南 张家界 42700003,黄云，吉首大学 软件学院, 湖南 张家界 42700004

关键词：XML关键字检索;边密度;路径密度;TopLCA-K算法

基金：国家高技术研究发展计划（863）（2013AA01A212）；国家自然科学基金（61772211，60970044，61272067，61363073）；广东省自然科学基金团队研究项目（2014B010116002，2015B010109003，2013B090800024，S2012030006242，2015B010129009）

关键字检索具有友好的用户操作体验，该检索方式已在文本信息检索领域得到了广泛而深入的应用.对XML数据采用关键字检索是目前研究的热点.基于查询语义的XML关键字检索方法存在返回大量与用户查询意图无关的查询片段或者丢失符合用户查询意图的片段这两个问题.针对这些问题，在考虑LCA横向和纵向两个维度的基础上，提出了用户查询意图与LCA相关性的两个规则，根据两个规则定义了LCA的边密度和路径密度，建立了综合的LCA节点评分公式，最后设计TopLCA-K算法对LCA进行排名，并利用中心位置索引CI提高了TopLCA-K算法的效率.实验结果显示，利用所提出的方法返回的查询节点更加符合用户需求.

来源：2019年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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