XML（可扩展标记语言）是一种用于存储和传输数据的语言标准，被广泛应用于网络数据交换领域。随着互联网技术的发展，XML文档数据量日益增长，对于如何高效地检索XML文档中的关键字变得越发重要。本文探讨了一种基于语义的图结构XML文档关键字检索方法，该方法与传统的树结构模型有所不同，利用图数据库理论，针对XML文档的丰富语义信息，改善检索质量。
在介绍该检索方法之前，首先要明确XML数据可以被表示为有向图模型。与树结构模型的XML检索方法相比，图结构模型允许文档间和文档内部存在引用关系，这通过XLink和IDREF等技术实现。XML数据中的元素映射为图上的节点，直接的包含关系和引用关系映射为图上的边。尤其在图结构XML文档中，引用信息的丰富性使检索质量的提升成为可能。检索中涉及的引用不仅是链接，而是代表了两个有意义信息实体之间的联系。在检索结果中包含引用关系，可以提供实体及其之间的联系，因此检索结果的最小粒度定义为实体。
本文的主要研究内容包括分析XML文档结构及其内容所包含的相关语义，定义具有语义的检索结果，并验证其合理性。在实现上，文章提出了在基于Dewey编码的倒排索引结构上进行扩展的双层索引结构，设计了具有语义的最小连接子图的查询算法以及相关性排序算法。理论分析和实验结果均表明，该方法具有较高的检索效率和较好的检索质量。
XML的关键字检索通常采用传统的信息检索模型和相似度计算方法，但这些方法不能直接应用于图结构XML数据。文章提出了一种新的基于图结构XML文档的关键字查询方法，该方法不仅考虑了文档的结构信息，还充分考虑了其语义信息，从而提高了关键字检索的精确度和相关性。
在具体实现上，算法的开发基于以下几点：
1. 分析XML文档的结构和内容，理解其中的语义信息。这是为了确定如何有效地在图结构中检索关键字。
2. 定义检索结果时，将检索的最小粒度定义为实体，也就是包含特定概念的最小单元，以确保检索结果的语义性和相关性。
3. 在检索算法设计方面，利用双层索引结构进行查询。这种方法可以快速定位和检索图中的数据，同时优化了查询效率。
4. 提出了查询算法和相关性排序算法。这些算法基于子图查询的概念，可以更好地处理图结构XML数据中的关键字检索。
5. 通过实验验证所提出的算法的有效性。实验结果证明，这些算法在提升检索效率和质量方面表现优越。
该论文提出的基于语义的图结构XML文档关键字检索方法，是对传统关键字检索方法的一种创新和扩展。通过语义分析和图结构的利用，该方法不仅能够快速检索出包含关键字的XML文档，还能确保检索结果的相关性和准确性，从而为用户提供高质量的检索服务。这一研究成果对信息检索领域具有重要的理论价值和实际应用意义。
