摘 要： Deep Web蘊(yùn)藏著海量信息，現(xiàn)有的搜索引擎很難挖掘到其中的內(nèi)容,。如何充分地獲取Deep Web中有價(jià)值的信息成為一個(gè)難題,。提出了基于語義相似度計(jì)算的Deep Web數(shù)據(jù)查詢方法，該方法通過語義相似度計(jì)算作為中間件,，計(jì)算出關(guān)鍵詞和數(shù)據(jù)庫(kù)屬性詞典對(duì)應(yīng)列的相似度,，從而將關(guān)鍵詞的搜索范圍限制在一個(gè)（或多個(gè)）相關(guān)領(lǐng)域，最后生成相應(yīng)的SQL查詢語句,。試驗(yàn)證明,，該方法能夠有效地提高基于Deep Web的數(shù)據(jù)查詢效率。
關(guān)鍵詞： Deep Web,；領(lǐng)域,；SQL；語義相似,；屬性詞典
在當(dāng)今信息時(shí)代,，萬維網(wǎng)成了主要的資源。隨著萬維網(wǎng)的飛速發(fā)展,，使得其在全球網(wǎng)絡(luò)中所占的比重越來越大，其內(nèi)部涵蓋的信息也越來越豐富,。然而對(duì)于其內(nèi)部所包含的Deep Web,，卻沒有被很好地開發(fā)和利用。根據(jù)Bright Planet對(duì)Deep Web統(tǒng)計(jì)而發(fā)布的白皮書[1]，截止到2011年,，共有600萬個(gè)中文萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù),，并且每天都以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)。傳統(tǒng)意義上的萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)搜索只能通過查詢接口(即HTML表單)被用戶訪問,，用戶得到的反饋內(nèi)容也僅僅局限于查詢接口與后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)交互之后生成的查詢頁面內(nèi)容,。
基于當(dāng)前中文Deep Web數(shù)據(jù)庫(kù)的研究現(xiàn)狀，本文提出了基于語義相似度計(jì)算的中文Deep Web數(shù)據(jù)查詢方法,。該方法旨在通過基于計(jì)算關(guān)鍵詞和屬性詞典之間的語義相似度,，將用戶查詢的關(guān)鍵詞映射到具體的領(lǐng)域，最大程度地縮減數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢范圍,，最終提高查詢的效率,。對(duì)于Deep Web數(shù)據(jù)庫(kù)，本文采用數(shù)據(jù)集成技術(shù)[2],，將同一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)采用標(biāo)簽的形式,，形成對(duì)應(yīng)的屬性詞典，從而實(shí)現(xiàn)前后臺(tái)的無縫連接,。
1 理論基礎(chǔ)
1.1 知網(wǎng)體系
知網(wǎng)（HowNet）是一個(gè)以漢語和英語的詞語所代表的概念為描述對(duì)象,，以揭示概念與概念之間以及概念所具有的屬性之間的關(guān)系為基本內(nèi)容的常識(shí)知識(shí)庫(kù)。其體系架構(gòu)如圖1所示,。知網(wǎng)體系包含豐富的語義知識(shí)和相關(guān)本體知識(shí),。在知網(wǎng)中，所有詞匯的概念都是基于以下兩個(gè)主要概念：
(1)概念,。它是對(duì)詞匯語義的一種描述,，每一個(gè)詞可以表達(dá)為幾個(gè)義項(xiàng)。義項(xiàng)是用一種知識(shí)表示語言來描述的,，這種知識(shí)表示語言所用的詞匯叫做概念,。
(2)義原。它是用于描述一個(gè)概念的最小意義單位,，從所有詞匯中提煉出的可以用來描述其他詞匯的不可再分的基本元素,。
在知網(wǎng)體系中，每個(gè)詞匯都由一個(gè)四元組W_C=詞語,；E_C=詞語例子,；G_C=詞語詞性；DEF=概念定義)表示而成,，并且在知網(wǎng)體系中,，它并不像同義詞詞林那樣將所有的概念歸結(jié)到一個(gè)樹狀的概念層次體系中,而是每一個(gè)概念都是由義原采用四元組的形式加以表示。圖2顯示的是關(guān)鍵詞“北京”基于知網(wǎng)的語義表示形式,。
1.2 屬性詞典
在Deep Web數(shù)據(jù)庫(kù)中,，本文引入了屬性詞典的概念[3],。事先在數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)屬性詞典(稱之為AttrDict表)，該表的作用在于保存數(shù)據(jù)庫(kù)中每一張表結(jié)構(gòu)的字段和對(duì)于該字段的詳細(xì)解釋,。該屬性詞典主要用于計(jì)算關(guān)鍵詞和后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)屬性列之間的語義相似度,。
該AttrDict表的表結(jié)構(gòu)如下：
AttrDict(columName,tableName,description)
其中，字段columName為數(shù)據(jù)列名,，字段tableName為對(duì)應(yīng)的表名,，字段description為屬性對(duì)應(yīng)的描述。
在本文的數(shù)據(jù)源中,，假定其中的兩張表如下：
R1（a1,，a2，a3…an）
R2（b1,，b2,，b3…bn）
則對(duì)應(yīng)的AttrDict表對(duì)應(yīng)的字段如表1所示。
2 語義相似度計(jì)算方法研究
本文在計(jì)算關(guān)鍵詞[4-5]的語義相似度時(shí),，采用基于詞語相似度的計(jì)算方法,，其流程如圖3所示。計(jì)算出當(dāng)前關(guān)鍵詞和屬性詞典每個(gè)屬性列的相關(guān)聯(lián)程度,，設(shè)定一個(gè)起初的閾值,，當(dāng)相似度計(jì)算所得結(jié)果大于該閾值時(shí)，認(rèn)為當(dāng)前屬性列對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域即是當(dāng)前關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域R,，這樣也就確定了關(guān)鍵詞K和屬性列之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,，從而確定對(duì)應(yīng)的表結(jié)構(gòu)的字段集合C，最終根據(jù)生成的一個(gè)完成的SQL查詢語句,，將查詢的結(jié)構(gòu)反饋給用戶,。
基于HowNet的詞語相似度[6]充分利用了HowNet對(duì)每個(gè)概念描述時(shí)的語義信息，但沒有考慮到在信息檢索過程中關(guān)鍵詞的相關(guān)詞的語義相似度,，這樣可能減少實(shí)際上關(guān)鍵詞的相關(guān)詞的檢索范圍,。基于以上觀點(diǎn),，本文提出了一種改進(jìn)的詞語相似度計(jì)算方法[7],，主要工作如下：
(1)首先利用詞林（哈工大版）[8]獲得當(dāng)前關(guān)鍵詞的相關(guān)詞集合；
(2)基于HowNet獲得相關(guān)詞集合的每個(gè)相關(guān)詞的概念定義（DEF）,；
(3)利用知網(wǎng)計(jì)算相關(guān)概念詞集合詞語和屬性詞典的概念相似度,。
2.1 預(yù)處理關(guān)鍵詞
定義1 利用詞林（哈工大版）尋找相關(guān)詞，形成相關(guān)詞集合,用下面一個(gè)4元組構(gòu)成：
KEYWORD_REALATE={ID,，KEYWORD,，N，RElATE_WORD}
定義2 關(guān)鍵詞概念定義(DEF)用下面一個(gè)5元組構(gòu)成：
KEYWORD_REALATE_ARRAY={ID,，KEYWORD,，
RELATE_WORD,，N，DEF_VALUE}
其中,，ID表示單標(biāo)識(shí)符，由系統(tǒng)自動(dòng)賦予并唯一表示,；KEYWORD表示當(dāng)前檢索系統(tǒng)提交的關(guān)鍵詞,；RELATE_WORD表示通過詞林獲得關(guān)鍵詞的相關(guān)詞；N為正整數(shù),，表示提交表單中概念定義屬性的個(gè)數(shù),；DEF_VALUE為概念定義屬性名/值對(duì)集合，用來表示當(dāng)前關(guān)鍵詞的概念定義的詳細(xì)信息,，其個(gè)數(shù)為N,。
2.3 基于相似度計(jì)算的匹配算法
定義3 對(duì)于給定的閾值E，如果Sim(A,，B)≥E(Sim為計(jì)算相似度的方法,，詳見2.2節(jié))，則認(rèn)為關(guān)鍵詞相關(guān)詞A和數(shù)據(jù)庫(kù)列屬性概念描述B相匹配,，Match(A,，B)=1；否則Math(A,，B)=0,，兩者不匹配。
為了規(guī)則化處理,，假設(shè)A和B都存放在單鏈表中,，A的表頭指針為HeadA，B的表頭指針為HeadB,，下面是關(guān)鍵詞相關(guān)詞A和數(shù)據(jù)庫(kù)列屬性概念描述B的匹配算法過程：
/*Threshold表示設(shè)定的閾值,；r、s分別表示A,、B兩個(gè)單鏈表中要比較的節(jié)點(diǎn),；Delete(node)表示將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)從鏈表中刪除*/
p = HeadA;
q = HeadB ;
while(p->next!=null)(
r = p->next ;
while(q->next!=null){
s = q->next ;
if(Sim(r,s)<Threshold){
Delete(s);
}
}
q = q->next;
}
p = p->next ;
}
刪除B中不滿足條件的節(jié)點(diǎn)之后，剩下的都是和關(guān)鍵詞滿足一定相似度的列,，基于此,，下面給出了集成方法。
function getRelatedColumn（KEYWORD_RELATE,，
ColumnValue）;
Var i : integer
begin
//將與關(guān)鍵詞語義相關(guān)的列,，放入到C鏈表中
fori:=0 to B -1 do C.add(Bi);
end
3 實(shí)驗(yàn)分析與說明
Deep Web蘊(yùn)含了海量的數(shù)據(jù)，受客觀條件限制不可能在整個(gè)深度萬維網(wǎng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，并且中文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本不多,，為了簡(jiǎn)化起見,，選擇了上海師范大學(xué)某學(xué)院信息管理系統(tǒng)2012～2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，整個(gè)系統(tǒng)共包含20張表結(jié)構(gòu),，數(shù)據(jù)量500 MB,。實(shí)現(xiàn)的步驟主要分為以下3個(gè)部分：
(1)基于哈工大《同義詞詞林（擴(kuò)展版）》計(jì)算關(guān)鍵詞的相關(guān)詞，獲取過程如圖4所示,。
輸入關(guān)鍵詞"北京"進(jìn)行查詢,獲取"北京"的代碼為"Di03A01=",，根據(jù)參考文獻(xiàn)[8]中相似度計(jì)算公式,得到與當(dāng)前關(guān)鍵詞處于同一層的關(guān)鍵詞分別是："Di03A01=:北京"，"Di03A02=:都城",，"Di03A03@:陪都",。在同義詞詞林的定義中，“=”代表“相等”,、“同義”,，“@”代表當(dāng)前該詞語在同義詞詞典中既沒有同義詞也沒有相關(guān)詞，故本實(shí)驗(yàn)中,，省去"Di03A03@:陪都"這一個(gè)基于同義詞詞林獲得相鄰的近義詞,。
(2)基于HowNet獲得關(guān)鍵詞集合的概念定義（DEF）如表2所示，其中根據(jù)集合的原理,，取其共同擁有的部分,，則關(guān)鍵詞集對(duì)應(yīng)的DEF={地方，國(guó)都},。
(3)基于本文提出的改進(jìn)的相似度的計(jì)算方法,，計(jì)算出關(guān)鍵詞DEF集和屬性詞典對(duì)應(yīng)屬性列之間的語義相似度。
①創(chuàng)建后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)屬性詞典（AttrDict）
選取上海師范大學(xué)某學(xué)院信息管理系統(tǒng)后臺(tái)表2個(gè)月的數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn),。根據(jù)要求,，屬性詞典主要包含3個(gè)部分：表名、字段名和對(duì)應(yīng)的描述文字,，如表3所示,。為了簡(jiǎn)便起見，選取其中的一張表member作為展示部分,。
②相似度計(jì)算方法
由DEF={地方,，國(guó)都}，根據(jù)HowNet逐個(gè)計(jì)算DEF值和當(dāng)前AttrDict中每條記錄的相似度,，如圖5,、圖6所示。
根據(jù)事先設(shè)定的閾值E=0.5,，當(dāng)兩個(gè)詞語之間的相似度<E時(shí),，不將其考慮在查詢的訪問之內(nèi)，經(jīng)過處理獲得如表4所示的結(jié)果。
③限定對(duì)應(yīng)的查詢領(lǐng)域
由表4中相似度計(jì)算所得結(jié)果,，證實(shí)“北京”這一詞語可能與后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的“備注”,、“地址”的相關(guān)度很高，已無需查詢所有的表結(jié)構(gòu)了,，只需要查詢“備注”和“地址”列對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),，根據(jù)這一結(jié)果，動(dòng)態(tài)生成相應(yīng)的SQL查詢語句,，并將查詢的結(jié)果返回給前臺(tái)頁面,。
本文采用基于語義相似度的查詢方法進(jìn)行Deep Web數(shù)據(jù)庫(kù)源的查詢，較早地探討了中文深網(wǎng)技術(shù),，宏觀上提出了整體解決方案，并且通過實(shí)驗(yàn)過程驗(yàn)證了當(dāng)前方法的可用性,。本文是對(duì)Deep Web 數(shù)據(jù)庫(kù)相似度的一次初探,，主要研究通過計(jì)算查詢關(guān)鍵詞和屬性詞典概念之間的相似度，從而降低全表掃描帶來的系統(tǒng)資源的損耗,，提高數(shù)據(jù)庫(kù)整體查詢效率,。但是本文方法依然存在一些問題，下一步不僅應(yīng)該深入研究相似度的改進(jìn)算法,，還要研究對(duì)于系統(tǒng)未登錄詞的處理,，并將致力于做出全自動(dòng)的屬性匹配原型系統(tǒng)。另外,，針對(duì)中文深網(wǎng)一整套解決方案實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)也是未來工作的重點(diǎn),。
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