For the MD-TIX(multidimensional type inheritance index) that supports query processing for the type inheritance concept in XML databases, this paper presents an index tuning algorithm that enhances the performance of the XML query processing according to the query pattern. The MD-TIX uses a multidimensional index structure to support complex XML queries involving both nested elements and type inheritance hierarchies. In this index tuning algorithm, we first determine a shape of index page regions by using the query information about the user's query pattern, and then construct an optimal MD-TIX by applying a region splitting strategy that makes the shape of the page regions into the predetermined one. The performance evaluation results indicate that the proposed tuning algorithm builds an optimal MD-TIX by a given query pattern, and in the case of the three-dimensional query regions for the nested predicates of path length 2, the performance is much enhanced according to the skewed degree of the query region's shape.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.5
no.3
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pp.31-47
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2017
The narrow-down approach, separately composed of search and classification stages, is an effective way of dealing with large-scale hierarchical text classification. Recent approaches introduce methods of incorporating global, local, and path information extracted from web taxonomies in the classification stage. Meanwhile, in the case of utilizing path information, there have been few efforts to address existing limitations and develop more sophisticated methods. In this paper, we propose an expansion method to effectively exploit category path information based on the observation that the existing method is exposed to a term mismatch problem and low discrimination power due to insufficient path information. The key idea of our method is to utilize relevant information not presented on category paths by adding more useful words. We evaluate the effectiveness of our method on state-of-the art narrow-down methods and report the results with in-depth analysis.
The existing XML storage methods which use relational data model, usually store path information for every node type including literal contents in order to keep the structural information of XML documents. Such path information is usually maintained by an inverted index to efficiently process XPath queries for large XML documents. In this study, We propose an improved approach that retrieve information from the large volume of XML documents stored in a relational database, while using a segment-based inverted index for path searches. Our new approach can reduce the number of searching an inverted index for getting target path information. We show the effectiveness of this approach through several experiments that compare XPath query performance with the existing methods.
Kim, Chun-Sig;Kim, Kyung-Won;Lee, Ji-Hun;Jang, Bo-Sun;Sohn, Ki-Rack
The KIPS Transactions:PartD
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v.9D
no.5
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pp.789-800
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2002
XML is a standard format of web data and is currently used as a prevailing language for exchanging data. Most of the commercial data are stored in a relational database. It is quite important to convert these conventionally stored data into those for exchange and use them in data exchange, or to get the query results effectively by utilizing XQL on XML data which are store in a relational database. Thus, it is absolutely required to have a proper query processing mechanism for XML data and to maintain many XML data properly. Up to now, many cases of researches on the storage and retrieval of XML data have been carried out and under study. But, effective retrieval and storage system for path queries like XQL has yet to be contrived. Thus, in this paper, a schema to store XML data is designed, in which DFS-Numbegering method is used to store data effectively. And an effective path query processing method is also designed and implemented, in which a traditional relational database engine is used. That is, XQL is converted into SQL with a XQL processor if a user makes query XQL in a system. A database system executes SQL, and a XML generator uses a generated record and makes a XML document.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.2
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pp.93-107
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2007
In this paper, an adaptive range aggregation spatial index method is proposed for spatial range query in ubiquitous sensor networks. As the ubiquitous sensor networks are the new information-oriented paradigm, many energy efficient spatial range query methods in ubiquitous sensor networks environment are studied vigorously. In sensor networks, users can monitor environment scalar data such as temperature and humidity during user defined time and spatial ranges. In order to execute spatial range query efficiently, rectangle based index methods are proposed, such as SPIX. But they define the return path as the opposite of its query transmit path. However, the sensor nodes in queried ranges are closed to each other, they can't aggregate the sensed value in a queried range because their query transmission paths are different. As a result, the previous methods waste energy unnecessarily to aggregate sensing data out of the queried range. In this paper, an adaptive aggregation index method is proposed that can aggregate values in a user defined range adaptively by using its neighbor information. It is shown that sensor power is saved efficiently by using the proposed method over the performance evaluation.
ODMRP is protocol that support multicast and unicast in Ad-hoc network. When some one node must transmit data by unicast way in this ODMRP, must pass through periodic flooding process to find a path and overhead happens thereby. Our scheme stores the found path into the table in a unicast mode and, when the node sends data, it refers to the DR FG table so that reduces the traffic caused by control packets(JOIN QUERY, JOIN REPLY) of a receiver node, while source/destination nodes flood periodic control packets to look for a path in ODMRP. We present that our scheme is much more improved on the time of looking for a path than existing ODMRP methods by means of the simulation.
This paper proposes an efficient path finding scheme capable of searching the paths to k static objects from a given query point, aiming at both improving the legacy k-nearest neighbor search and making it easily applicable to the road network environment. To the end of improving the speed of finding one-to-many paths, the modified A* obviates the duplicated part of node scans involved in the multiple executions of a one-to-one path finding algorithm. Additionally, the cost to the each object found in this step makes it possible to finalize the k objects according to the network distance from the candidate set as well as to order them by the path cost. Experiment results show that the proposed scheme has the accuracy of around 100% and improves the search speed by $1.3{\sim}3.0$ times of k-nearest neighbor searches, compared with INE, post-Dijkstra, and $na{\ddot{i}}ve$ method.
This paper presents optimal configurations of multidimensional path indexes (MPIs) for the efficient execution of object-oriented queries in object databases. MPI uses a multidimensional index structure for efficiently supporting nested predicates that involve both nested attribute and class hierarchies, which are not supported by the nested attribute index using one-dimensional index structure such as $B^+$-tree. In this paper, we have analyzed the MPIs in the framework of complex queries, containing conjunctions of nested predicates, each one involving a path expression having target classes and domain classes substitution. First of all, we have considered MPI operations caused by updating of object databases, and the use of the MPI in the case of a query containing a single nested predicate. And then, we have considered the use of the MPIs in the framework of more general queries containing nested predicates over both overlapping and non-overlapping paths. The former are paths having common subpaths, while the latter have no common subpaths.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.1
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pp.123-135
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2013
This paper presents a two-dimensional grouping index(2DG-index) for efficient processing of XML filtering queries. Recently, many index techniques have been suggested for the efficient processing of structural relationships among the elements in the XML database such as an ancestor- descendant and a parent-child relationship. However, these index techniques focus on simple path queries, and don't consider the path queries that include a condition value for filtering. The 2DG-index is an index structure that deals with the problem of clustering index entries in the twodimensional domain space that consists of a XML path identifier domain and a filtering data value domain. For performance evaluation, we have compared our proposed 2DG-index with the conventional one dimensional index structure such as the data grouping index (DG-index) and the path grouping index (PG-index). As the result of the performance evaluations, we have verified that our proposed 2DG-index can efficiently support the query processing in XML databases according to the query types.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.10
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pp.31-41
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2009
In the Semantic Web, it is possible to provide intelligent information retrieval and automated web services by defining a concept of information resource and representing a semantic relation between resources with meta data and ontology. It is very important to manage semantic data such as ontology and meta data efficiently for implementing essential functions of the Semantic Web. Thus we propose an index structure to support more accurate search results and efficient query processing by considering semantic and structural features of the semantic data. Especially we use a graph data model to express semantic and structural features of the semantic data and process various type of queries by using graph model based path expressions. In this paper the proposed index aims to distinguish our approach from earlier studies and involve the concept of the Semantic Web in its entirety by querying on primarily extracted structural path information and secondary extracted one through semantic inferences with ontology. In the experiments, we show that our approach is more accurate and efficient than the previous approaches and can be applicable to various applications in the Semantic Web.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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