多领域查询与数据库操作的优化探索

### 多领域查询与数据库操作的优化探索 在信息检索和数据库操作领域，为了提升检索性能和解决内存访问瓶颈等问题，研究者们进行了多方面的探索。下面将分别介绍多词网络查询扩展和基于内容可寻址内存的数据库操作快速计算的相关内容。 #### 多词网络查询扩展 在多词网络查询扩展中，主要涉及词分组的相似度阈值确定、查询缩减等关键步骤。 - **词分组相似度阈值确定** - **目标函数选择**：为确定词分组的阈值，选择平均精度（AP）作为目标函数，即相似度阈值的最优值应使检索的AP值最大化。 - **样本查询**：使用40个单词查询、40个双词查询、20个三词查询、10个四词查询和10个五词查询作为样本查询，并选取约60%作为训练集来确定阈值。 - **阈值确定**：通过实验发现，当阈值UD为0.05时，检索性能达到最大。在样本数据中，没有相似度大于0.2的词对，因此忽略相似度在0.2到1之间的图形绘制。并且当阈值超过0.05时，检索性能会急剧下降。 | 样本查询类型 | 数量 | | --- | --- | | 单词查询 | 40 | | 双词查询 | 40 | | 三词查询 | 20 | | 四词查询 | 10 | | 五词查询 | 10 | ```mermaid graph LR A[样本查询] --> B[选择60%作为训练集] B --> C[计算不同相似度阈值下的AP值] C --> D{找到AP值最大时的阈值} D --> |UD = 0.05| E[确定最优阈值] ``` - **查询缩减** - **问题提出**：使用词库进行查询扩展可能会包含过多单词，其中一些低频和不常见的单词会带来噪声并降低检索性能，因此需要排除噪声词。 - **术语语义网络（TSN）**：从集合中提取TSN，它是一个以单词为节点、单词间关联为边的有向图。 - **关联规则挖掘**：使用Apriori算法挖掘单词间的关联规则，只考虑一对一的术语关系，通过置信度（conf）和支持度（sup）两个函数描述词关系。 - **置信度定义**：$Conf_{t_i > t_j} = \frac{||D(t_i, t_j)||}{||D(t_i)||}$，其中$||D(t_i, t_j)||$表示包含术语$t_i$和$t_j$的文档总数，$||D(t_i)||$表示包含$t_i$的文档总数。 - **支持度定义**：$Sup_{t_i > t_j} = \frac{||D(t_i, t_j)||}{D}$，其中$D$表示数据库中的文档数量。 - **噪声词排除**：只保留与原始查询关键字的置信度超过0.1且支持度超过0.01的扩展词。例如，对于关键字“robot”，过滤掉“golem”、“humanoid”、“mechanical man”等词。 ```mermaid graph LR A[查询扩展] --> B[提取TSN] B --> C[使用Apriori算法挖掘关联规则] C --> D[计算置信度和支持度] D --> E{判断置信度和支持度是否满足条件} E --> |是| F[保留扩展词] E --> |否| G[过滤扩展词] ``` - **不同扩展模型评估** - **模型类型**： - **No Expand**：使用原始查询进行测试，不进行任何扩展。 - **All Expand**：使用WordNet的三种语义关系（上位词、下位词、同义词）完全扩展原始查询，不进行词分组。 - **UD_Expand**：将同一查询中的所有术语视为一组，不考虑它们的相似度，仅对最高层术语使用上位词和同义词关系进行扩展，对最低层术语使用下位词和同义词关系进行扩展，其他术语仅扩展同义词关系。 - **UD~0.05**：以相似度阈值0.05对同一查询中的术语进行分组，在每