索引子系统的设计与实现

pre

post

lev

bucketed

tf 前序遍历编号 后续遍历编号 元素(结点)所属层 元素oneindex标识 语词在元素中的出现频率

表2-6 terms表

字段名 did term

off

pre

post 字段含义 语词所属文档编号 语词 语词在当前元素中的位置 前序遍历编号 后序遍历编号

在构建完XML映射树后，接着就将各项信息存储到上述的各个结构当中去，下面对上述存储XML倒排索引的结构做一些简要的说明：

oneindex：这个结构存储了XML文献集的全局信息，每一个路径唯一

的结点都会有一个唯一的编号，以供全局评分使用。

xpath：整个XML文献集中所有的元素的XPath路径都存储在这个结构

里，它配合oneindex以供全局评分使用。

documents，elements，features，terms：在XML映射树中表现为documents

包含elements，elements包含terms，features描述elements的特征，于是将这种关系直接保存在了这些结构中。

通过构建以上结构，XML文献的倒排索引就可以完整的构建了，接下来就是对这些以构建的倒排索引进行评分。首先介绍定义带有标签A的结点N下的所有语词的分数表示方法：

全文语词出现频率，ftf(t,n)，即语词t在结点n下的所有文本中出现的

总次数。

标签出现频率，NA，即A为结点N的标签，标签为A的结点在整个文

集中出现的次数。

元素出现频率，efA(t),即标签为A，并且包含语词t的结点在整个文集中

出现的次数。

下面考虑如何计算A//“t1，t2，……，tm”的分数，其中A为标签名，“t1，t2，……，tm”表示可能在标签为A的子树中出现的语词。为了避免短元素里的少数语词的高频率问题，这里使用比较高级的Okapi BM25评分模型(源于文本文档的概率检索模型)，以下是该模型的评分计算公式：

score(n,//A[t1,t2,……,tm]) = ∑ N efA(ti)+0.5 (k1+1)ftf(t1,n) log A (2-1) K+ftf(t,n)ef(t)+0.5i=11Ai m