关系数据库的关键词查询性能优化

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关键词查询不需要用户掌握任何复杂的专业数据查询知识就能帮助用户从数据库中快速获得感兴趣的信息,大大降低了数据库使用门槛。关键词数据查询是建立在数据图基础之上的常见查询方法,它将数据库转换成数据图模式,然后计算数据图中最小Steiner树。然而随着时代的发展,传统的关键词查询已经无法满足由于用户不断变化的查询兴趣而产生的动态化查询结果。为此,本文通过概念漂移理论与蚁群优化算法,试图解决关键词查询性能优化问题,并在此基础上提出查询结果动态优化算法ACOKS*。通过大量实验证明,该方法比传统方法具有更强的性能。
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