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关于数据库类论文范本,与基于知网的文按需检索系统相关毕业设计论文
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字不同,前面的完全相同.因此,可以只解析出第一个结果链接的地址,抽取其最后一个数字之前部分地址,然后来推出所有结果的链接地址.该方法可以大大地提高程序的效率.假设某个搜索请求的结果有210条,每个结果页面显示10条结果,而获取1个页面的速度为0.2秒,那么用该方法将整整剩下(210-10)/10*0.2等于4秒时间.在获取了结果的地址之后,run函数将根据每个地址循环地通过GET方法从知网上获取论文详细信息的页面.对于每一个论文详细信息的页面,run函数将会调用DoQuery类的私有函数detail_parse来从中解析出诸如作者名,关键字,摘 要,论文下载链接地址等信息并存入数据库中.
3.5用户查询需求的响应
针对某一组用户需求（查询关键字）,该系统可以将从知网检索得到的有效结果全部存储在本地数据库中,每条检索结果记录对应需求表中相应的需求编号.然而,对于不同用户而言,其查询需求各异,如果有效地利用系统存储在本地的检索结果是提高查询效率的关键.由于系统在本地数据库中的需求表存储了用户查询的相关信息,因此可以利用不同的SQL查询来表达用户的不同需求.
不同用户需求之间的关系可以通过其查询结果集合间的关系所呈现.基于结果集合上的覆盖关系,任意两个需求可被分为相离、相交和相容三种情况.假设用户需求都被执行过至少一次,执行后的返回结果已被存储在数据库中.需求关系判断的基本思想如下：首先产生需求P、Q的对应数据集data(P)、data(Q).当遍历data(P)集合后,如未发现与data(Q)存在交集,则视为需求相离；当所有data(P)中的记录都相交于data(Q),则P相容于Q.当data(P)与data(Q)部分相交,还要结合对data(Q)的遍历做进一步判断.此时,如果data(Q)中的记录都相交于data(P),则是Q相容于P,否则P、Q是相交关系.
由于判断所需的数据均存储于本地,对于已经存储在数据库中的用户需求关系判断很容易实现,但对于一个新的用户需求而言,其查询结果尚未获取,而无法使用上述方法判断与已有需求之间的关系.我们通过构造SELECT查询在本地数据库中检索是否存在满足新用户需求的数据.例如,新用户需求形如“searchfield等于SF,value等于V,等”,我们可以构造如下查询：“select*frompublic.querywheresearchfield等于SFandvaluelike‘%V%’”,在用户需求表中检索匹配的记录,如果检索成功,则将这些需求对应的查询结果直接返回给用户,否则就将用户需求提交知网进行在线查询.通过这种处理方式,系统一定程度上提高了用户需求的响应效率,而更加完善的用户需求响应方案也是我们下一步研究的重点.
4结论
为了帮助用户高效地访问数字图书馆中的海量资源,本文提出一种基于知网的按需论文检索系统,通过本地搜索和在线搜索的有效结合,批量处理用户的查询请求,进行快速响应.下一步将继续完善本系统,将其扩展到其它的数字资源库.
参考文献：
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