基于NewsML上的递归查询和应用

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本文根据NewsML数据和Xquery的处理模式特点,将结构化函数内联方法应用到结构上递归的Newsml查询中,在类型信息的指导下对Newsml递归查询进行了优化.由于NewsML数据结构化和类型复杂等特点,查询都是在类型指导下进行的而且结构化递归查询非常普遍,本文在结构化内联方法中运用了内联、水平优化和垂直优化规则.另外,文中对结构化内联规则的有效性进行了证明,从理论上证明运用结构化内联方法减少了查询遍历的节点数,提高了查询的效率.NewsML标准的制定为新闻个性化定制的异构数据同构提供了解决方案.Xquery的提出为基于NewsML的数据平台的数据搜索和挖掘提供了技术基础.本文根据NewsML数据结构化特点和Xquery的查询模式特性,将构化函数内联方法运用到个性化新闻定制中,旨在提高个性化新闻定制模型中检索器的检索效率,从而提高了搜索体的速度和新闻个性化定制模型的效率.
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