英汉查询类学习APP与汉英查询类学习APP的对比分析

随着互联网技术和信息科技的高速发展,智能手机等移动电子设备在人们日常生活中扮演着不可或缺的角色,高职院校的学生人手一部智能手机,学生在生活和学习中也经常使用笔记本电脑、平板电脑等移动工具。使用查询类学习APP等智能化手段进行辅助学习,对于提高学生的语言学习效果有很大的作用。文章通过对两款较有代表性的英汉查询类与汉英查询类学习APP的功能与特征进行分析,比较两款软件的优点和缺点,为英汉查询类学习APP与汉英查询类学习APP的完善与发展提供支持,也为高职英语教学改革贡献力量。

VFP下纯中文万能查询类的实现

Visual Foxpro 5.0提供了一个通用查询类,这个类对数据的一致性和可用性都作了准确的判断和处理,但该类为英文版且最多只能进行两个条件的组合查询,本文将它改进为纯中文任意多个条件的组合查询类。

VFP下通用查询类的使用及改进

Visual FoxPro 5.0提供了通用查询类,这个类对数据的一致性和可用性都作了准确的判断和处理。只要将此类加入到你的MIS系统,则该MIS系统就具有完善的查询功能。本文介绍了这个类的使用及其改进方法。

信息检索系统中通用查询类的设计

介绍了通用查询类的目标和概览以及辅助类和接口的构建,阐述了SqlQuery类关键方法的实现,提出了使用SqlQuery对象实现查询组件的方法。

管理信息系统中任意查询类的设计与实现

介绍了面向对象的管理信息系统分析与设计技术中类的特点、作用与建造;以Visual Foxpro为例,对Vfp6.0中对象类的建立方法进行了详细介绍;在研究管理信息系统的一般规律的基础上,给出了任意条件查询类和通用查询类的设计与实现方法,结合它们的设计过程给出了相应的操作过程、程序原文和一组详细的技术说明图表。

VFP多字段多功能查询类的设计与实现

本文论述了使用 VFP数据库开发工具 ,进行单表多字段多功能通用查询类设计的难点及其解决办法 。

面向排序的基于查询需求的查询聚类模型

排序是信息检索中的一个重要的环节,当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征,如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题,因此排序学习(learningtorank)作为信息检索与机器学习的交叉学科,越来越受到人们的重视.根据不同的原则,查询可以分为不同的类别.不同类别的查询,排序特征的重要性不同,在排序函数的构建过程中的权重也会不同.为所有的查询都采用统一的排序函数是不合理的.针对这一问题,首先对利用关键词匹配原则得到的查询特征进行分析,选择出适当的查询特征集合构建查询特征向量,然后基于查询特征向量之间的距离对查询进行聚类,并为每个聚类类别学习得到排序函数,最后为一个新来的查询选择最适合的排序函数对文档进行排序.实验结果显示,在经过查询特征选择的查询聚类基础上得到的排序函数,和在所有的查询类别上得到的排序函数,两者的性能具有可比性,甚至前者优于后者.

基于潜在语义分析的Deep Web查询接口聚类研究

集成查询接口的生成是Deep Web数据集成的重要组成环节。如何对不同领域的查询接口进行有效的聚类是生成集成查询接口时需要解决的核心问题之一。针对传统的向量空间模型在Deep Web查询接口聚类时单纯依赖关键词匹配的缺点,引入潜在语义分析(LSA)的方法来发掘查询接口之间的语义关系,并给出了基于潜在语义分析的Deep Web查询接口聚类算法,最后采用UIUC的Web集成资源库提供的数据进行了实验。结果表明,潜在语义分析的方法提高了同一领域查询接口之间的相似度,明显改善了Deep Web查询接口聚类的质量。

信息类、导航类与事务类查询个性化潜力的对比析究

首先分别利用显式与隐式评测指标分析信息类、导航类与事务类查询的个性化潜力,然后通过对基于人工评测的显式指标与基于用户点击行为的隐式指标间的相关性分析,来验证各隐式指标的有效性。在此基础上,本文针对不同查询意图,分析各特征表征个性化潜力的有效性。最后,根据实验结果对搜索引擎性能优化提供相关建议。

流数据复杂聚类查询处理算法

流数据上的连续查询,尤其连续聚类查询是流数据处理研究的难点。草图算法能够计算流数据上等值连接大小的高精度近似值,而直方图算法能够较精确地统计流数据的分布。本文结合这两种算法的优势,提出了一种能够高效处理流数据上复杂聚类查询的算法。理论和实验结果表明,该算法具有较高的精度和较小的空间复杂度。

不同意图类别查询的搜索引擎稳定性分析

以两个月为期,每隔四天分别向百度、搜狗、雅虎三个搜索引擎提交不同用户意图类别的查询,以此来探讨搜索引擎针对不同意图类别查询的结果稳定性情况。最终实验结果表明:相对导航类和事务类查询来说,同一搜索引擎或者不同搜索引擎之间针对信息类查询的稳定性相对要低;在三个搜索引擎返回结果中,信息类与其他两类查询之间均存在着显著性差异。

类汉语组合查询器的用户接口设计

一种以有限的类汉语化查询描述信息、以开发具有操作过程集成化 (标准化 )的中文信息查询系统快速原型法生成工具箱 ,满足终端用户对于信息查询检索的需求无限性、条件随机性、输出多样性及接口友好性等方面综合要求的新方法 ,重点讨论了类汉语组合查询器FIMSFIND的多级用户接口的基本功能、逻辑设计及编程实现等方面的相关问题。

基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。

类汉语组合查询驱动工具的设计与实现

本文讨论面向多媒体数据对象的、可按照类汉语方式进行条件组合的多功能查询模式驱动工具 FIMSFIND的用户操作界面的综合设置、主要设计目标、查询模式驱动的基本思想、系统总体的逻辑结构、自学习式查询的优化技术以及编程实现技术等方面的相关问题。 FIMSFIND已分别由Turboc C和 VC++编程实现 。

类汉语组合查询器的查询操作模式构造

讨论类汉语组合查询器ＦＩＭＳＦＩＮＤ的查询操作模式构造方面的有关问题。提出了以查询模式构造、查询模式驱动为基本思想的、面向中文信息处理的查询系统快速原型法生成工具箱，对脚本语言ＦｉｍｓＳｃｒｉｐｔ的语法规则、语义描述、查询单元（项）的重用概念等关键问题进行了详细讨论。

一种对象代理数据库的跨类查询优化方法

对象代理数据库中跨类查询可以充分发挥对象代理模型的灵活性,为用户提供个性化数据服务,其执行效率十分重要。然而在处理多个跨类属性查询时,现有基于路径表达式的跨类查询实现存在对公共路径节点对象进行重复获取的情形,执行效率较低。针对跨类查询中加快获取终点对象的问题,优化核心思想是减少对路径上节点对象的重复与不必要的遍历,包括两个关键策略:首先是将路径节点整体作为虚拟路径视图统一获取节点对象,避免了多跨类属性查询下公共路径节点的冗余遍历;其次是针对路径复杂过长的跨类查询,依据代价估计策略选择物化查询涉及起点与终点对象,利用缓存减少执行时路径上中间节点的遍历。分别在属性数目与结果集规模两方面进行了对比实验,实验结果表明了优化方法的有效性。

对象代理数据库跨类查询与代理对象查询的索引结构分析

数据库技术的发展促使其在不同领域得到了广泛的应用。包括数字图书馆等在内的一些新的应用领域对数据库的应用提出了更高的要求。而在这些新的应用领域中,多会涉及到一些复杂的、非传统形式的数据。而对象代理数据库能较好地支持各种非传统形式的数据类型,可以对各种复杂的数据类型实施有效的管理,而且对象代理数据库引入的对象代理数据库跨类查询与代理对象查询的索引结构,现在提高了数据库跨类查询的效率。该文主要从对象代理数据库跨类查询索引结构的设计、对象代理数据库跨类查询索引机制的实现以及一种基于代理对象查询机制索引结构的说明这三个方面来对对象代理数据库跨类查询与代理对象查询的索引结构作详细的分析。

基于矿业类词库的矿业英语查询系统

煤炭仍是我国现阶段乃至今后几十年的主要能源。在煤炭需求量不断增加的同时,对煤炭开采技术的研究和开采方法的创新以及与国外煤炭开采技术的交流就显得十分重要;而我国在矿业英语上的研究与国外相比还有一定差距,因此加强矿业英语的学习就显得十分必要,用Visual Studio计算机汇编语言语言和Microsoft Office Access构建的基于矿业词库的矿业词库查询系统可以有效地帮助矿业英语的学习和研究。

对象代理数据库中多路径跨类查询优化

为克服对象代理数据库Totem中跨类查询无法使用一个路径表达式获取不同目标属性的问题,本文提出多路径表达式和多路径跨类查询的定义,并提出用于多路径表达式计算的指针追踪算法(MPT),使用户可以用一条包含多路径表达式的查询来获取不同的目标属性。针对多个路径表达式之间相互独立计算存在对象访问冗余的问题,本文提出了面向终点类的并行指针追踪算法(EPPT)来提高多路径跨类查询的效率,最后通过对比实验验证了该优化算法对跨类查询性能的提升。

Visual FoxPro6.0的复合查询方法设计

探讨了在 Visual Fox Pro6中实现一个功能强大的复合查询方法 ,实现了查询条件的动态生成 。