" Dynamic query forms for database queries "

Abstract

Scientific databases နှင့် web databases များသည် များပြားပြီး ကွဲပြားခြားနားသော အချက်အလက်ပေါင်းများစွာကို ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ Databases များသည် ရာပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာသော relations နှင့် attributes များဖြင့် တည်ဆောက်ထားပါသည်။ ထို Databases များကို အသုံးပြုနေသော users များထံမှ အမျိုးမျိုးသော ad-hoc query forms များကို Databases ထဲတွင် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော old query forms များက ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ Dynamic query form ဆိုသည်မှာ query forms များကို dynamically generate လုပ်ပေးရန် အသုံးပြုသော နည်းလမ်းသစ် query form interface အမျိုးအစား တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ DQF ကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် user တစ်ယောက်၏ ကြိုက်နှစ်သက်မှုများနှင့် query form အစိတ်အပိုင်းများ၏ rank များကိုဖမ်းယူထားနိုင်ပြီး users များအနေဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက် အကူဖြစ်စေပါသည်။ Query form သည်a users မှ လမ်းညွှန်ထားသော ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်မှုများကို ပြု လုပ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ် တစ်ခုဖြစ်သည်။ System သည် query form အစိတ်အပိုင်းများ၏ rank များကို အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပေးပြီး user မှလည်း query form ထဲသို့ မိမိတို့အလိုရှိသော အစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်း ထည့်နိုင်ပါသည်။

ဖမ်းယူထားသော users ကြိုက်နှစ် သက်မှုများနှင့် query form အစိတ်အပိုင်းများ၏ rank များပေါ်တွင် အခြေခံ၍လည်း လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါသည်။ User သည် အသုံးပြုလိုသော query form ကို ဖြည့်စွက်နိုင်ပြီး ရရှိလာသောရလဒ်များကို ကြည့်ရှုရန် တင်သွင်းနိုင်ပါသည်။ User ကျေနပ်သောရလဒ် ရသည် အထိ query form တစ်ခုအား dynamically ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ Keywords: Query Forms, User Interaction, Query Form Generation.   INTRODUCTION Query form သည် Databases များထဲတွင် လိုအပ်သောအချက်အလက်များကို မေးမြန်းခြင်းအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုနေသော user interface တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော သတင်းအချက်အလက် စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များတွင် query forms များကို developers များ သို့မဟုတ် database adminitstrator မှ ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး system ထဲတွင် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားကြသည်။ Web application နှင့် science databases များ လျင်မြန်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်းကြောင့် modern databases များသည် ပမာဏအလွန်ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးလာပါသည်။ Databases များသည် ရာနှင့်ချီသော entites များ ဖြင့်ဖွဲ့စည်းထားပါသည်။ Web databases များစွာရှိသည့်အနက် Freebase နှင့် DBPedia [7] ကဲ့သို့သော web databases များသည် ထောင်နှင့်ချီသော entities များဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပါသည်။ ထိုကဲ့သို့ ပမာဏကြီးမာပြီး ရှုပ်ထွေးလှသော databases များပေါ်တွင် အမျိုးမျိုးသော ad-Hoc query များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် တည်ငြိမ်သော query form တစ်ခုကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် ခက်ခဲပါသည်။

Database management and development tools များစွာရှိသည့်အနက် EasyQuery, Cold Fusion, SAP နှင့် Microsoft Acces တို့သည် databases များပေါ်တွင် users များအား ကိုယ်ပိုင် queries များ ဖန်တီးပြုလုပ် ရန်အတွက် များစွာသော နည်းလမ်းများကို ထောက်ပံ့ပေးထားပါသည်။ Databases များပေါ်တွင် ကိုယ်ပိုင် queries များဖန်တီးခြင်းသည် users များ၏ လိုအပ်ချက်များအရ ပြင်ဆင်၍ မေးမြန်းမှုများပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ User တစ်ဦးသည် database ၏ schema နှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မူမရှိပါက ရာပေါင်းများစွာသော သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာသော entities များကြောင့် ၎င်းကို ရှုပ်ထွေးသွားစေနိုင်ပါသည်။ Dynamic Query Form စနစ်သည် သုံးစွဲသူများအတွက် dynamically query forms များကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ DQF ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် user အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများ ပြုလုပ်နေစဉ်အတွင်း user က စိတ်ဝင်စားသော အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူရန် ဖြစ်ပါသည်။ အခြေခံကျသော query form တစ်ခုတွင် database ၏ အရေးပါသော attributes အနည်းငယ်သာ ပါဝင်ပါသည်။ Query Form သည် user နှင့် system ကြား ထပ်ခါတလဲလဲ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများမှတစ်ဆင့် user မှ မေးမြန်းမှုရလဒ်များကို ကျေနပ်သည်အထိ ထပ်ခါထပ်ခါ လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါသည်။ QUERY FORM TECHNIQUES ကျွမ်းကျင်မှုမရှိစေသော users များသည် relational database ကို အသုံးပြုခြင်းမှာ သူတို့အတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ပင်ဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်မှုအများစုမှာ SQL မပါသော relational database တွင် query လုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသူများကို အကူအညီပေးသော database ၏ အသွင်အပြင်ပေါ်တွင် အဓိကထားပါသည်။

QBE (Query-By-Example) နှင့် Query Form သည် အသုံးအများဆုံး database query interface နှစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆိုပါ query forms များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာစီးပွားရေး သို့မဟုတ် သိပ္ပံနည်းကျ သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ စနစ်အများစုတွင် အသုံးပြုထားပါသည်။ a) Querying by Example QBE (Query-By-Example) သည် relational database တွင် အချက်အလက်များကို မေးမြန်းရာ၌ အသုံးပြုသော ဘာသာစကားတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ QBE သည် users များက အချက်အလက်များကို ရိုက်ထည့်နိုင်သော vistual tables များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသော ပထမဆုံး ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် QBE ကို အသုံးပြု၍ database ၏ front-end ဆိုင်ရာဒီဇိုင်းများဖန်တီးရန်အတွက် စိတ်ကူးများကို ရယူကြသည်။ QBE ကို အချက်အလက်များအား ပြန်လည်သိမ်းယူရန်အတွက်သာ ရည်ရွယ်၍ ကန့်သတ်ထားသော်လည်း နောက်ပိုင်းတွင် QBE ကို အချက်အလက်များအား ထည့်ခြင်း၊ ပြန်ထုတ်ကြည့်ခြင်း၊ ဖျတ်ပစ်ခြင်း၊ ပြုပြင်ခြင်းနှင့် tables များဆောက်လုပ်ရန် အတွက် တိုးချဲ့ခဲ့ပါသည်။ QBE နောက်ကွယ်က လှုံ့ဆော်မှုမှာ parser က user ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို SQL language ဖြင့် ဖော်ပြထားသောအချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးနိုင် ခြင်းဖြစ်သည်။ Front-end တစ်ခုသည် user ၏ စိတ်ပူပန်မှုများကို လျော့ချပေးနိုင်သည့် SQL ၏ အရေးပါမှုကို သိရှိစေပြီး ၎င်းတို့၏နာမည်များကို ရိုက်ထည့်နေခြင်းထက် tables များ columns များကို ရွေးချယ်ခြင်းအားဖြင့် အသုံးပြုသူအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူပြီး ပို၍အလုပ်ဖြစ်ပါသည်။

QBE ၏ ပြဿနာမှာ relational အရ completeness နှင့် ordering ပြုလုပ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ EXAMPLE FORM .....Name: Bob ..Address: .....City: ....State: TX ..Zipcode: Resulting SQL: SELECT * FROM Contacts WHERE Name='Bob' AND State='TX' b) Automated Ranking of Database Query Query တစ်ခုအတွက် အလိုအလျောက် Ranking သတ်မှတ်ခြင်းသည် Information Retrieval (IR)တွင် query model ၏ လူကြိုက်များသော အသွင်အပြင်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ SQL database တွင် အချက်အလက်များကို ဆွဲထုတ်သော query သည် ရေးထားသော အခြေအနေနှင့်ကိုက်ညီသော အချက်အလက် များအား ဆွဲထုတ်ပေးပါသည်။ SQL system က မကိုင်တွယ်နိုင်သော အခြေအနေနှစ်ခုရှိပါသည်။ ၎င်းတို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါသည်။ 1. Empty answers: ရေးထားသော query သည် “selective” ဖြစ်နေသောအခါ ရလာသော အဖြေသည် မည့်သည့် အချက်အလက်တစ်ကြောင်းမှ ထွက်မလာ နိုင်တာလည်း ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ ထိုအခြေအနေမျိုးသည် query နှင့် ဆက်စပ်မှတ်သားထားသော ranking function ကိုသတ်မှတ်ထားခြင်းမရှိဘဲ အနီးစပ်ဆုံး ကိုက်ညီမှုရှိသောအကြောင်းအရေအတွက်၏ တောင်းဆို ထား သော ranked list အမြင်ကို ရရန်လိုအပ်ခြင်း ဖြစ်သည်။

FBI agent တစ်ဦး သို့မဟုတ် analyst တစ်ဦးသည် ထိုကဲ့သို့ ရှာဖွေမှုမျိုးကို လုပ်ဆောင်လာ လိမ့်မည် ။ 2. Many answers: ရေးထားသော query သည် “not selective” ဖြစ်နေသောအခါ ရလာသော အဖြေသည် အချက်အလက် အကြောင်းအရေအတွက်များစွာ ထွက်လာ နိုင်ပါသည်။ ထိုအခြေအနေမျိုးသည် အမြင့်ဆုံးနှင့် အကောင်းဆုံးကိုက်ညီမှုရှိသော အကြောင်းအရေအတွက် များစွာ ကို rank လုပ်ထား၍ အလိုအလျောက် ကိုက်ညီမှုရှိသော query ကိုထုတ်ယူခြင်းဖြစ်သည်။ user တစ်ဦးသည် ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစားများကို ရှာဖွေရာတွင် ထိုကဲ့သို့ ရှာဖွေမှုမျိုးကို လုပ်ဆောင်လာလိမ့်မည်။ Automated Ranking of database query မှထွက်လာသော အဖြေများ၏ ပြဿနာမှာ ranking function သည် အလုပ်မလုပ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ထိုအရာသည် အဖြေနှင့်ကိုက်ညီသော အချက်အလက် လုံးဝထွက် မလာနိုင်သော ပြဿနာကိုလည်း ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ Query forms များသည် form တွင် သတ်မှတ်ထားသော attributes များအတိုင်း အဖြေများကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ထို့နောက် ကိုက်ညီမှုရှိသော queries များကို ရှာဖွေရန်အတွက် queries အဟောင်းများပေါ်တွင် “clustering algorithm” ကို အသုံးချ၍ လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ထိုနည်းလမ်း၏ ပြဿနာမှာ အကယ်၍ “database schema” ၏ အရွယ်အစားသည် ကြီးမားပြီး၊ ရှုပ်ထွေးခဲ့မည်ဆိုပါက users များသည် ကွဲပြားခြားနားသော queries ပေါင်းများစွာကို အသုံးပြုလာနိုင်ပါသည်။ Database developer များဘက်မှ များစွာသော query forms ကို ပြင်ဆင်ထားခဲ့လျှင်တောင် users များ လိုအပ်သော queries များအတွက် စိတ်ကျေနပ်မှုပေးနိုင်သော query forms များပါလာမည် မဟုတ်ပါ။

Database developer များဘက်မှ များစွာသော query forms ကို ပြင်ဆင်ထားသောအခါ ပြဿနာမှာ users များသည် မိမိတို့အတွက် သင့်တော်ပြီး လိုအပ်သော query forms များကို ရှာဖွေရန်မှာ အခက်အခဲများ ရှိလာပါနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် query forms နှင့်အတူ လိုအပ်သော keyword ရှာဖွေမှုကိုပါ ပူးတွဲ၍ ပြုလုပ်ရန် ဖြေရှင်းချက် တစ်ခုအနေဖြင့် အဆိုပြုခဲ့ကြသည်။ ထိုအဆိုပြုချက်သည် အားသာချက်အနေဖြင့် များစွာသော query forms များကို အရံသင့် ပြုလုပ်ပေးနိုင်ပါသည်။ Users များသည် keywords များကို အသုံးပြု၍ ပြန်လည်ပြုပြင်ထားသော query forms ပေါင်းများစွာထဲမှ သင့်တော်သော query forms ကိုရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်မှု များသည် schema ရှုပ်ထွေးသော database မျိုးတွင် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် users များအနေဖြင့် များစွာသော attributes များထဲမှ ရှာဖွေလိုသော query ကိုဖော်ပြပေးနိုင်ရန် တိကျသော keywords များသိရှိရန် လိုအပ်ပါသည် c) Querying using Instant-Response Interfaces ပမာဏကြီးမားသော database များတွင် သတင်း အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်း ခက်ခဲသော ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ လက်ရှိ Databases စနစ်များတွင် သုံးစွဲသူသည် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ကျော်လွှားရမည်ဖြစ်သည်။ အဓိက စိန်ခေါ်မှုမှာ schema ရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်- အဖွဲ့အစည်း ကြီးများ သည် ဌာနတစ်ခုစီအတွက် ပုံမှန်ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် ဝန်ထမ်း မှတ်တမ်းများ ရှိနိုင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူသည် ရွေးချယ်မှု၏ အတိအကျတန်ဖိုးများကို သတိမပြုမိဘဲ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် စာလုံးပေါင်းမှားနေသော ရည်ညွှန်းချက်တန်ဖိုး ကိုသာ ပေးနိုင်ပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ရှိ ဝန်ထမ်းများအားလုံးကို စာရင်းပြုစုထားသော ရလဒ်အရွယ် အစားအရ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော query များ ထုတ်ရန် အသုံးပြုသူအတွက် အထောက်အကူ ဖြစ်မည်မဟုတ်သလို system တွက်ချက်ရန် အတွက် စျေးကြီးနိုင်ပါသည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ အသုံးပြုသူသည် Database ကိုဝင်ရောက်ရန် ရှုပ်ထွေးသော Database query language တွင် ကျွမ်းကျင်မှုရှိရန် မလိုအပ်ဘဲ interface ကို အသုံးပြု၍ကူညီပေးသည့် အခြေခံသော Keyword စာလုံးရှာဖွေခြင်းဖြင့် ထိရောက်သော အညွှန်းပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ d) Forms-based Database Query Interface Forms-based query interfaces များသည် ယနေ့ခေတ် databases များကို ဝင်ရောက် ကြည့်ရှုရန် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။

ဖောင်အခြေခံ သည့် interfaceသည် မကြာခဏ database တစ်ခု၏ အဓိက ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖောင်သည် အကန့် အသတ်ရှိသော မေးခွန်းများကိုသာ ဖော်ပြနိုင်သော interface တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖောင်တစ်ခုလုံးအနေဖြင့် အသုံးပြု သူတိုင်းရှိနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်သည့်မေးခွန်းအားလုံးကို ဖော်ပြနိုင်ရပါမည်။ database နှင့် အကြောင်းအရာသည် အထက်ဖော်ပြပါ စံသတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော form တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် အလိုအလျောက် နည်းပညာတစ်ခု ကိုဆိုလိုခြင်းဖြစ်သည်။ ဖောင်အခြေခံ database query များဖြင့် ရေးဆွဲထားသော interface များကို အလိုအလျောက် ဖန်တီးခြင်း၏ပြဿနာမှာ history log ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် association mining ကို အသုံးပြုခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ e) Form Customization ဖောင်အခြေပြုသည့် query များတွင် အများအားဖြင့် Database အသုံးပြုသူ ကို ဦးစားပေးသည့် နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ Interface သည် လေ့ကျင့်ရန် မလိုအပ်ဘဲ အသုံးပြုရအလွန် လွယ်ကူသော်သည့်အပြင် database တွင် Dataကို မည်သို့ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်ပတ်သက်၍ အနည်းငယ်မျှ သိရှိရန်မလိုအပ်ပါ။ Typical form ပုံစံတစ်ခုသည် static ဖြစ်ပြီး အလွန်အကန့်အသတ် ရှိသော မေးခွန်းအစုံကိုသာ ဖော်ပြနိုင်သည်။ ဖောင်ပုံစံကို ဖန်တီးချိန်တွင် interface software ရေးသားသူ၏ ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အမြင်ဖြင့် query သတ်မှတ်ချက်ကို ကန့်သတ်ထားပါသည်။ ဖောင်များကို ပြုပြင်ရန်မှာ ဖောင်ဖြည့်ခြင်းကဲ့သို့ပင် လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူ၏ လိုအပ်မှုများ အပေါ်အခြေခံ၍ ဖောင်၏ မူရင်းမေးခွန်းကို မွမ်းမံပြင်ဆင်သည့် query generator ကိုအသုံးပြုသည်။ ထို generator သည် ရှုပ်ထွေးသော မေးခွန်းများကို သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ထိရောက်သော နည်းလမ်းကို ပေးဆောင်သည်။

ဖောင်စိတ်ကြိုက် ပြင်ဆင်ခြင်း၏ ပြဿနာမှာ ပုံစံများ၏ အသုံးဝင်မှုကို ကန့်သတ်ခြင်းဖြစ်သည်- ရှိပြီးသား database user များနှင့် ကိရိယာများသည် Easy Query [8]၊ Cold Fusion [6]၊ SAP၊ Microsoft Access စသည်တို့ကဲ့သို့သော developer များ ဒီဇိုင်းထုတ်ကာ စုံစမ်းမှုပုံစံများကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် ကူညီရန် ကြီးမားသော ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများ ပြုလုပ်ကြသည်။ ရှိပြီးသား databaseများသည် query ပုံစံများကို ဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်အတွက် developer များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤ databaseများနှင့် အကျွမ်းတဝင်ရှိသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် developer များက အသုံးပြုသည့်အချိန်၌ end-users များအတွက် ရှိပြီးသား query form ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခွင့်ပြုသည့် စနစ်တစ်ခုမဟုတ်ဘဲ အသုံးပြုသူသည် databaseနှင့် မရင်းနှီးသူများလည်းဖြစ်နိုင်ပါသည် ထို့ကြောင့် database သည် အလွန်ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးပါက၊ ၎င်းတို့အတွက် သင့်လျော်သော database အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေရန်နှင့် လိုချင်သော query ကို ဖန်တီးရန် ခက်ခဲသည်။ CONCLUSION Scientific databases များနှင့် Web databases များသည် ကြီးမားသော Dataကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။

ဤ databases များတွင် ရာနှင့်ချီသော သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာသော relations နှင့် attributes များ ပါဝင်ပါသည်။ Query Form သည် အဆိုပါ databases များအား အသုံးပြုသူများထံမှ အမျိုးမျိုးသော ad-hoc မေးမြန်းမှုများကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ DQF၊ သစ်အဆန်း database စုံစမ်းမှုပုံစံ interface dynamic query ဖြင့် မေးမြန်းမှုပုံစံများကို ထုတ်လုပ်ရန် အသုံးပြုသည် form ကို အသုံးပြုကြသည်။ အဓိက အယူအဆမှာ အသုံးပြုသူ နှစ်သက်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ ဖောင်အစိတ်အပိုင်းများကို အဆင့်သတ်မှတ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ ရှိသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခြင်း ဖြစ်သည်။ ဖောင်အစိတ်အပိုင်းများကို အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းသည်လည်း query form ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် အသုံးပြုသူများအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

Reference 1. S. Agrawal, S. Chaudhuri, G. Das, and A. Gionis. Automated ranking of database query results. In CIDR, 2003. 2. M. Jayapandian and H. V. Jagadish. Automated creation of a forms-based database query interface. In Proceedings of the VLDB Endowment, pages 695– 709, August 2008. 3. M. Jayapandian and H. V. Jagadish. Expressive query specification through form customization. In Proceedings of International Conference on Extending Database Technology (EDBT), pages 416–427, Nantes, France, March 2008. 4. M. Jayapandian and H. V. Jagadish. Automating the design and construction of query forms. IEEE TKDE, 21(10):1389–1402, 2009. 5. M. M. Zloof. Query-by-example: the invocation and definition of tables and forms. In Proceedings of VLDB, pages 1–14,Framingham , Massachusetts, USA, September 1975. 6. Cold Fusion. http://www.adobe.com/products/coldfusion/. 7. DBPedia. http://DBPedia.org. 8. EasyQuery. http://devtools.korzh.com/eq/dotnet/. 9. Freebase. http://www.freebase.com.

 

Dr. La Wynn Sandi  

B.C.Sc, CU (KT), B.C.Sc (Hons), CU (KT),

M.C.Sc, CU (KT),Ph.D (IT), (U.C.S.M)