In addition, DISCOVER[25], BANKS[22

In addition, DISCOVER[25]
, BANKS[22]
, and
DBXplorer
[21]
are built on the top of relational data-
bases. DISCOVER and DBXplorer output trees of tu-
ples connected through primary-foreign key relation-
ships that contain all the keywords of the query, while
BANKS identifies connected trees in a labeled graph
using an approximation to the Steiner tree problem,
which is an NP-hard problem. More recently, Liu et
al.
[27]
proposed a ranking strategy to solve the effec-
tiveness problem for relational databases which em-
ploys phrase-based and concept-based models to im-
prove the search effectiveness. Kimefeld and Sagiv[26]
developed a keyword proximity search in the relational
databases which shows that the answer of keyword
proximity search can be enumerated in ranked order
with polynomial delay, under data complexity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากนี้ ค้นพบ [25]ธนาคาร [22]และ DBXplorer[21] อยู่ด้านบนของเชิงข้อมูล-ฐาน ค้นพบและ DBXplorer ออกของ tu - ต้นไม้การเชื่อมต่อผ่านหลักต่างประเทศคีย์ความสัมพันธ์ - plesเรือที่ประกอบด้วยคำสำคัญทั้งหมดของแบบสอบถาม ขณะที่ ธนาคารต้นไม้ที่เชื่อมต่อในรูปแบบกราฟที่มีป้ายชื่อระบุ ใช้การประมาณการเหตุการณ์ ซึ่งเป็นปัญหาที่ยาก(NP-HARD) เมื่อเร็ว ๆ นี้ Liu et อัล[27] เสนอกลยุทธ์การจัดอันดับเพื่อแก้ปัญหาธุรกิจ-tiveness ปัญหาสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ซึ่ง em -ploys ตามแนวคิด และวลีรุ่น im-พิสูจน์ประสิทธิภาพค้นหา Kimefeld และ Sagiv [26] ค้นหาคำใกล้เคียงสำคัญในเชิงการพัฒนา ฐานข้อมูลซึ่งแสดงให้เห็นว่าคำตอบของคำสำคัญ ค้นหาใกล้ชิดสามารถระบุในลำดับอันดับ ล่าช้าพหุนาม ภายใต้ความซับซ้อนของข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้ค้นพบ [25]
, ธนาคาร [22]
และ
DBXplorer
[21]
ถูกสร้างขึ้นที่ด้านบนของ DATA- สัมพันธ์
ฐาน ค้นพบและ DBXplorer ต้นไม้การส่งออกของ TU-
Ples เชื่อมต่อผ่านความสัมพันธ์หลักต่างประเทศที่สำคัญ
เรือที่มีคำหลักทั้งหมดของแบบสอบถามในขณะที่
ธนาคารระบุต้นไม้เชื่อมต่อในกราฟที่มีข้อความ
โดยใช้การประมาณกับปัญหาต้นไม้ทิ
ซึ่งเป็น NP- ปัญหาหนัก เมื่อเร็ว ๆ นี้หลิว et
al.
[27]
เสนอกลยุทธ์การจัดอันดับการแก้ประสิทธิผล
ปัญหา tiveness สำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ซึ่ง em-
เล่ห์กลวลีที่ใช้และรูปแบบแนวคิดที่ใช้ในการอิ่ม
พิสูจน์ประสิทธิภาพการค้นหา Kimefeld และ Sagiv [26]
พัฒนาค้นหาใกล้เคียงคำหลักในเชิงสัมพันธ์
ฐานข้อมูลซึ่งแสดงให้เห็นว่าคำตอบของคำหลัก
ค้นหาใกล้เคียงสามารถแจกแจงในลำดับ
ที่มีความล่าช้าพหุนามภายใต้ความซับซ้อนของข้อมูล