Intelligent Search on XML Data XML数据的智能搜索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Blanken, Henk (EDT)/ Grabs, Torsten (EDT)/ Schek, Hans-Jorg (EDT)/ Schenkel, Ralf (EDT)/ Weikum, Ger

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:2003-10

价格:474.60元

装帧:Pap

isbn号码:9783540407683

丛书系列:

图书标签:

• XML
• 信息检索
• 智能搜索
• 数据挖掘
• 数据库
• 数据管理
• Web数据
• 信息技术
• 计算机科学
• 人工智能

《智能搜索 on XML Data： XML数据的智能搜索》 内容简介 随着信息时代的飞速发展，数据以爆炸式的速度增长，而XML（Extensible Markup Language）作为一种灵活、可扩展的数据表示和交换格式，在互联网、企业内部系统、科学研究等众多领域得到了广泛应用。海量的XML数据为信息共享和知识挖掘提供了基础，但同时也带来了前所未有的挑战：如何高效、精准地从这些结构复杂、体量庞大的XML数据中检索出所需信息，并进一步挖掘其潜在价值。传统的关键词匹配方法在面对XML数据特有的层级结构、属性信息以及语义多样性时，显得力不从心。因此，开发更“智能”的搜索技术，以理解用户意图、处理数据复杂性，并提供更贴合需求的搜索结果，已成为当前学术界和工业界关注的焦点。 《智能搜索 on XML Data： XML数据的智能搜索》一书，正是聚焦于这一关键问题，深入探讨了XML数据智能搜索的理论、方法与技术。本书并非简单罗列技术名词，而是从根本上剖析XML数据的特性，理解用户在XML数据搜索中的真实需求，进而构建一系列先进的智能搜索模型与算法。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的XML数据智能搜索解决方案。 本书内容概述： 第一部分： XML数据模型与搜索基础 在深入探讨智能搜索之前，本书首先为读者构建坚实的理论基础。 XML数据模型解析： 详细介绍XML文档的结构，包括元素、属性、文本内容、命名空间等。深入分析XML数据与关系型数据、半结构化数据之间的差异，强调XML数据在层级性、嵌套性、模式灵活性等方面的独特性。理解这些特性是设计高效XML搜索算法的前提。 XML数据查询语言回顾： 简要回顾XPath和XQuery等主流XML查询语言。分析它们在表达XML结构化查询方面的能力，并指出其在处理模糊查询、语义理解等方面的局限性。这为引入更高级的智能搜索技术奠定了基础。 传统XML搜索技术的挑战： 深入剖析基于关键词匹配、结构匹配等传统XML搜索技术的不足。讨论它们在处理同义词、多义词、上下文信息丢失、以及难以捕捉用户深层意图等问题上遇到的困难。 第二部分： XML数据智能搜索理论与模型 本部分是本书的核心，系统地介绍了XML数据智能搜索的各种理论和模型。 语义化XML数据表示： 探讨如何为XML数据注入语义信息，使其能够被机器更好地理解。内容包括： 本体（Ontology）的应用： 如何构建和利用XML本体来描述XML数据的领域知识、实体间的关系以及属性的含义。 XML与RDF/OWL的融合： 探讨将XML数据转换为RDF（Resource Description Framework）格式，并利用OWL（Web Ontology Language）进行语义建模，从而实现更强大的语义推理和查询能力。 词汇、概念与主题模型： 介绍如何从XML数据中提取词汇、识别概念，并利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题模型来发现文档的主题分布，从而实现基于主题的搜索。 用户意图理解模型： 深入研究如何准确地捕捉用户的搜索意图，是实现“智能”的关键。 自然语言处理（NLP）在XML搜索中的应用： 讲解如何利用NLP技术处理用户的自然语言查询，提取查询中的关键实体、谓词、关系和约束。 查询扩展与纠错： 探讨基于同义词、相关词、词形变化等技术的查询扩展方法，以及如何通过模糊匹配、纠错算法来处理用户输入的拼写错误或不准确的表达。 机器学习在用户意图识别中的作用： 介绍如何利用监督学习、无监督学习等机器学习方法，从用户的历史查询行为、反馈信息中学习用户偏好，从而更准确地预测用户意图。 XML数据智能搜索算法： 基于上述理论模型，本书详细介绍各种具体的智能搜索算法。 基于向量空间的XML检索： 探讨如何将XML数据和查询表示为向量，并利用余弦相似度等度量方法进行匹配。重点介绍如何结合XML的结构信息和语义信息来构建更精确的向量表示。 图（Graph）模型的XML检索： 将XML文档构建成图结构，并利用图匹配、图嵌入等技术进行搜索。分析图模型在捕捉XML层级结构和节点间关系上的优势。 混合检索模型： 介绍如何结合结构化查询（如XPath）和语义化查询（如本体查询、主题查询）的优势，构建更强大的混合搜索模型。 排序与相关性评估： 详细讨论各种XML数据智能搜索结果的排序策略，包括基于相关性评分、用户偏好、数据质量等因素的综合排序。介绍TF-IDF、BM25等经典信息检索模型在XML数据上的改进应用，以及基于机器学习的排序（Learning to Rank）方法。 第三部分： XML数据智能搜索的关键技术与实现 本部分将理论模型转化为实际可用的技术，并探讨其实现细节。 XML数据索引技术： 高效的索引是实现快速搜索的前提。 结构化索引： 介绍面向XML结构的索引方法，如基于树的索引、基于图的索引等。 语义化索引： 探讨如何构建包含语义信息的索引，例如将本体概念、主题信息等集成到索引中，以便于语义检索。 混合索引： 介绍如何结合结构和语义信息的混合索引策略，以支持更灵活的查询。 XML数据预处理与特征提取： 详细阐述如何对原始XML数据进行清洗、规范化，并提取有用的特征用于搜索。 文本特征提取： 包括分词、词性标注、去除停用词、词干提取、词形还原等。 结构特征提取： 如节点深度、兄弟节点数量、父节点类型等。 语义特征提取： 如实体识别、关系抽取、本体映射等。 分布式XML数据智能搜索： 随着XML数据量的剧增，分布式处理成为必然。 分布式索引与查询处理： 介绍如何将XML数据分布到多个节点上，并设计相应的分布式索引和查询处理机制。 MapReduce与Spark在XML搜索中的应用： 探讨如何利用这些大数据处理框架来实现大规模XML数据的索引构建和搜索查询的并行化处理。 XML数据智能搜索系统架构设计： 提供构建实际XML数据智能搜索系统的指导。 模块化设计： 介绍系统的各个模块，如数据采集、预处理、索引构建、查询解析、查询处理、结果排序、用户界面等。 可扩展性与性能优化： 探讨如何设计易于扩展且性能优越的系统架构。 第四部分： 前沿研究与应用展望 本书最后将目光投向XML数据智能搜索的未来发展趋势。 深度学习在XML搜索中的应用： 探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型在XML数据理解、语义表示、用户意图预测等方面的潜力。 跨媒体XML数据智能搜索： 展望如何将XML数据与其他媒体类型（如图片、音视频）相结合，进行多模态的智能搜索。 个性化与自适应XML搜索： 讨论如何根据用户的个性化需求和动态行为，提供自适应的搜索体验。 XML数据智能搜索在各领域的应用实例： 通过具体案例分析，展示XML数据智能搜索在科学文献检索、电商商品搜索、医疗健康信息查询、金融数据分析等领域的实际应用价值。 本书的价值： 《智能搜索 on XML Data： XML数据的智能搜索》一书，不仅仅是一本技术手册，更是一部系统性地指导读者理解和掌握XML数据智能搜索核心理念与实践的著作。 理论深度与广度并重： 本书从基础概念出发，逐步深入到前沿理论与模型，覆盖了XML数据智能搜索的各个关键环节。 方法论的创新与整合： 结合了信息检索、自然语言处理、机器学习、本体工程、大数据技术等多个领域的最新成果，提供了一套完整的解决方案。 实践导向与可操作性： 在深入理论的同时，本书也强调了实际应用中的技术细节和系统设计，为读者构建自己的XML数据智能搜索系统提供了清晰的思路和方法。 面向读者群体广泛： 无论是对XML数据处理感兴趣的研究人员、需要优化信息检索系统的工程师、还是希望深入了解大数据搜索技术的学生，本书都将提供宝贵的知识和启示。 在数字信息日益膨胀的今天，掌握XML数据智能搜索技术，意味着能够更有效地发掘数据的价值，更精准地获取所需信息，从而在信息洪流中立于不败之地。《智能搜索 on XML Data： XML数据的智能搜索》正是您通往这一目标的关键指引。

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