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基于关系数据库的关键词模糊查询及结果集排序策略研究的任务书 任务背景: 在关系数据库中进行关键词模糊查询和结果集排序是数据库应用中经常遇到的问题,其优化策略和技术方法可以提高查询效率和用户体验。 任务目的: 本次任务旨在通过研究关系数据库中的关键词模糊查询和结果集排序策略,提出优化策略和技术方法,以提高查询效率和用户体验。 任务内容: 1.研究关键词模糊查询的基本原理和算法模型,探究相似度评估方法和扩展查询的技术手段; 2.研究关系数据库中的查询优化机制和索引技术,分析优化策略对关键词模糊查询的作用; 3.研究结果集排序的常用算法模型和评价指标,探究基于关系数据库的排序技术和策略; 4.开发关键词模糊查询和结果集排序的实验系统,通过实验对优化策略和技术方法进行验证和分析; 5.基于实验结果,总结研究成果和创新点,提出未来研究方向和思路。 任务要求: 1.深入了解相关领域知识,掌握最新的研究进展和技术方法; 2.具备扎实的数据库设计和开发技能,熟练掌握关系数据库的查询和优化技术; 3.熟练使用相应的编程语言和开发工具,熟悉数据结构和算法; 4.积极主动,善于合作,具备良好的沟通和表达能力。 参考文献: 1.王道斌,张景辉.关键词模糊查询算法研究[J].计算机工程与应用,2008,44(S1):264-266. 2.C.Yang,C.Yang,X.Huo,etal.Researchonoptimizationoffuzzykeywordsearchbasedonstructureddata[J].IEEEAccess,2021,9:141590-141600. 3.D.Zhang,G.Xu,W.Shang,etal.Optimizingandacceleratingdatabasefuzzyquerybasedonprefixindexandfilteringindex[C]//InternationalConferenceonInnovativeComputing&Communication.IEEE,2021:301-305. 4.黄飞,马显,鲁伟.基于Lucene的中文模糊查询技术研究[J].计算机与数字工程,2019,47(4):492-496. 5.Y.Luo,Y.Lu,J.Li,etal.Afuzzyattributesimilarity-basedalgorithmfordatabasestoacceleratesimilarity-basedqueryprocessing[C]//InternationalConferenceonAdvancedCloudandBigData.Springer,2019:699-711.