研究目标

    随着信息爆炸性增长，复杂数据的管理被广泛认为是信息技术产业亟待解决的一个主要问题。本研究室将以数据库技术、分类技术、关键字反向检索技术、Web技术、推理技术、本体、元建模、语义网为基础，深入系统地研究复杂数据管理的根本问题，从底而上设计一个通用的适合于PC、服务器、内联网和互联网的复杂数据管理系统原型，以有效的存储、管理、维护、修改和推理复杂数据，并基于语境、语义和复杂数据之间的各种关系进行搜索。

研究方向和内容

(1)复杂对象的演绎数据库技术

    面向对象数据库（OODB）与演绎数据库(DDB)是新一代数据库技术的两个重要分支。OODB提供了强有力的数据建模机制，但它使用低级的过程性语言，缺乏理论基础。DDB使用接近用户并且表达力强的陈述性语言(Declarative Language)对关系数据库进行查询与推理，具有完善的理论逻辑基础，但缺乏强有力的数据建模机制。深入研究复杂对象数据的推理及逻辑基础推理问题，同时在复杂对象数据库上加上推理，结合演绎数据库和面向对象数据库的优点克服其缺点，最终实现复杂对象的演绎数据库。

(2)半结构数据管理

    以XML为代表的半结构化数据是目前网络信息的主要承载形式之一。XML数据作为当前网络复杂数据的代表，其管理的理论与方法也成为当前复杂数据管理领域内最热门的研究问题之一。研究和设计一种新的XML查询与更新管理的模型及其它的规则语言，建立基于这种规则之上的XML半结构数据管理系统。

    设计新型的无结构数据管理的数据定义语言，面向无结构数据的路径和树结构查询语言，以及相应的更新语言用以表示、查询和更新无结构数据及其各种复杂的元数据, 并研究无结构数据的理论模型、逻辑基础、方法论等基础理论，在此基础上研究基于语义的智能搜索引擎，对网页进行智能分类和搜索。