人工智能-机器学习-XML引擎研究.pdf

《人工智能-机器学习-XML引擎研究》这篇论文深入探讨了XML引擎在管理和处理大量XML文档中的关键技术和挑战。XML作为一种通用的数据描述语言，自1998年被W3C提出以来，已被广泛应用到数学、化学、语音等多个领域，催生了大量的XML格式文档。因此，如何有效地管理和查询这些文档，成为亟待解决的实际问题。 该论文的主要贡献集中在以下几个方面： 1. **XML引擎原型设计**：论文构建了一个XML引擎框架，这个框架包括了存储子系统、索引子系统和查询子系统。存储子系统为索引和查询提供基础存储支持，索引子系统则分为内容索引和结构索引，分别服务于不同类型的查询需求。查询子系统遵循XPath语法，既支持结构查询，也支持内容查询。 2. **XML索引技术研究**：论文重点研究了XML文档的内容索引和结构索引方法。对于内容索引，论文解决了变长记录存储、中文词和英文短语索引以及提高索引构建速度等问题。结构索引技术方面，提出了使用四个索引文件的方案，通过前序-后序节点标号法和树邻接表的概念，实现了对XML文档内容和结构的联合索引。 3. **XML查询技术研究**：论文对XML文档的内容查询和结构查询进行了深入研究，提出了结合两者的方法。内容查询中，研究了简单检索、字段检索和布尔检索的实现；在结构查询中，定义了五种基本路径表达式（简单路径、含序路径、属性路径、含值路径和KC路径），并提出了相应的操作（PC、AD、CO、OR）来处理结构信息。 论文采用了文献调查、逻辑推理、归纳总结和实证等方法，通过这些方法的综合运用，保证了研究的严谨性和可靠性。全篇包含44幅图和19个表，为读者提供了丰富的视觉和数据支持。 关键词：XML索引技术、查询技术、结构索引、结构查询、XML引擎研究 这篇论文的研究成果为XML文档的管理和查询提供了重要的理论和技术基础，对于实现高效的人工智能和机器学习系统，处理大量XML数据具有重要意义。