71、基于内容和结构概要定位与排名 XML 文档

基于内容和结构概要定位与排名 XML 文档

1. 引言

随着 XML 作为各种 Web 数据存储库的数据格式广泛应用,人们在设计强大的查询语言、开发高效的索引和查询评估算法以及提出有效的 XML 数据排名方案等方面开展了大量工作。不过,现有的大多数方案在评估全文 XML 查询时,需要在长倒排列表之间进行代价高昂的包含连接操作,这可能不适用于在线交互式和数据密集型的 Web 应用。

本文提出了一种新的框架,用于基于从 XML 文档中提取的内容和结构概要对 XML 文档进行索引、定位和排名。该框架的主要贡献包括:
- 提出了一种基于内容和结构概要搜索 XML 文档的有效框架。
- 提出了一种适用于全文 XPath 评估的高效 XML 元数据索引方案。
- 引入了一种有效的聚合排名方案,根据数据概要对 XML 文档进行评分。
- 通过实验验证了索引方案的效率和排名方案的有效性。

2. 查询规范与文档索引
  • 查询语言 :本文的查询语言是扩展了全文搜索谓词 e ∼S 的 XPath,其中 e 是 XPath 表达式。当 e 返回的序列中至少有一个元素与搜索规范 S 匹配时,该谓词返回 true 。搜索规范是一种简单的 IR 风格布尔关键字搜索,形式如下:
    • “term”
    • S1 and S2
    • S1 or
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确及时的气象服务。
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