关系数据库中处理文本与数值属性的Top-N查询方法

"这篇文章主要探讨了如何在关系数据库中处理包含文本和数字属性的关系型前N个查询。作者提出了一个利用WordNet构建的索引来增强文本属性和数字属性的语义与数值信息，并且该索引大小随着数据库大小线性增长的处理方法。实验结果证明了这种方法的有效性。关键词包括关系数据库、top-N查询、语义距离、数值距离和WordNet。" 在当前的信息化社会中，关系数据库是数据存储和管理的核心工具，而top-N查询是一种常见的检索策略，它用于返回最相关的前N个结果。当查询涉及到既有文本属性（如产品描述）又有数字属性（如价格或销售量）时，传统的排序方法可能无法有效地捕获数据的复杂性和上下文意义。因此，处理这类查询成为了一个挑战。 本文提出的解决方案是结合语义距离和数值距离来构建一个排名函数。语义距离是指通过比较文本属性中单词的语义相似度来评估其相关性，这通常依赖于词义网络如WordNet。WordNet是一个大型英语词汇数据库，它提供了词汇之间的语义关系，如同义词集和上下位关系，使得可以计算两个单词的语义相似度。数字距离则关注数值属性的差距，例如，两个价格或销售量之间的绝对或相对差异。 为了实现这个方法，文章建议创建一个基于WordNet的索引。这个索引不仅包含了原始的文本属性，还扩展了这些属性的语义信息，同时考虑到数字属性的相关信息。这样，当处理查询时，不仅可以根据文本的语义相似度进行匹配，还能考虑数字属性的差异，从而提供更精确的排名。 实验结果显示，这种方法在处理关系型前N个查询时表现出了高效性和准确性。随着数据库规模的增大，索引的大小线性增加，表明了该方法的可扩展性。此外，线性增长的索引不会对系统性能造成过大的负担，这对于大规模数据库应用至关重要。 这篇论文贡献了一种新的处理方法，它融合了文本属性的语义理解和数字属性的数值比较，提高了关系数据库中复杂查询的处理能力。这一方法对于改善搜索引擎、推荐系统、数据分析等领域的性能具有实际应用价值。