【摘 要】
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传统算法不能有效结合半结构化数据特征,在进行算法运行过程中所查询的数据量较少,且时间较长。于是基于群体智能研究了一种新的半结构化数据查询算法。采用粒子群优化算法建立半结构化数据查询模型,标记空间内的数据特征,运用中心-离散算法对计算模型数据中的不同粒子类型进行查询,在不同范围内实现对数据的查询与搜索。采用映射方法形成数据查询模型集合,并利用映射关系与有向图中的数据内容建设半结构化数据模型储存空间,
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西医科大学计算机教学部
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61936012):基于语言认知机理的汉语框架语义计算研究。
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传统算法不能有效结合半结构化数据特征,在进行算法运行过程中所查询的数据量较少,且时间较长。于是基于群体智能研究了一种新的半结构化数据查询算法。采用粒子群优化算法建立半结构化数据查询模型,标记空间内的数据特征,运用中心-离散算法对计算模型数据中的不同粒子类型进行查询,在不同范围内实现对数据的查询与搜索。采用映射方法形成数据查询模型集合,并利用映射关系与有向图中的数据内容建设半结构化数据模型储存空间,利用标签树区分数据结构与数据层次,实现对半结构化数据的查询优化。实验结果表明,所提算法的数据查询量更多,
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