47、基于查询缓存、谓词替换及文本案例获取的技术解析

基于查询缓存、谓词替换及文本案例获取的技术解析

在数据处理与信息检索领域，查询优化和案例获取是两个重要的研究方向。本文将介绍一种基于查询缓存和谓词替换的方法，以及如何利用SCOOBIE和myCBR从文本中获取案例，为大家展示相关技术的原理和应用。

1. 基于查询缓存和谓词替换的方法

在处理查询时，有时会遇到空结果的情况。为了解决这个问题，有一种方法是构建预定义的成功查询集，为失败的用户查询提供替代方案。该方法会计算初始用户查询与预定义成功查询之间的相似度，基于概念层次结构进行计算，最后通过启发式方法选择“最佳”替代查询。

不过，这种方法的相似度衡量侧重于两个概念共享相同特征的程度，而我们定义的可替换性度量则基于查询中涉及的属性的域值之间的接近程度。我们提出的方法使用查询存储库，基于与用户查询最相似（在属性域上定义的某些语义接近关系的意义上）的过去非失败查询进行调整，以避免查询出现空答案。

2. myCBR与文本案例推理

2.1 myCBR简介

myCBR是一个开源的基于案例推理（CBR）工具，由德国人工智能研究中心（DFKI）开发。它旨在为教学、研究和小型工业项目提供一个紧凑且易于使用的工具，用于快速构建原型CBR应用程序。myCBR专注于CBR周期中的相似度检索步骤，这是大多数CBR应用的核心功能。它提供了易于使用的模型生成、数据导入、相似度建模、解释和测试功能，以及舒适的图形用户界面。

2.2 文本案例推理（TCBR）

在有大量半结构化文档的领域中，会使用文本案例推理（TCBR）方法。TCBR系统旨在管理半结构化文档中的信息，并提供面向内容的检索手段。一种使用TCB