关系数据库的关键词检索技术(KSORD)将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,就像简单地使用搜索引擎查询Web一样来获取数据库中的相关数据。KSORD成为目前数据库领域中的一个研究重点,然而,这种关键技术目前只实现了精确查询,还不能很好地实现模糊查询。本文在深入研究王珊教授等人开发的SEEKER系统基础上,发展了基于数字属性的模糊范围查询,并对结果集的排序策略进行了深入研究。对数字属性的关键词进行模糊范围查询时,主要方法是通过对后台数据库的分布分析,然后有针对性地提出隶属函数,并提供系统范围参数,同时在定义模糊化算子用于范围调节的前提下能够将模糊查询转换为具有约束性的精确范围查询。实现查询的过程中,将模糊差值作为对数字属性评分的一个影响因素,保证差值越小的元组返回越靠前。用户是对结果集的最终评价者,然而SEEKER系统中用于对结果排序的评分函数与相关因子如sizeof(T)等有关,这些因子未标准化的情况下,大大影响排序准确度。为提高返回结果序列的排序性能,我们采用空间向量模型表示的方法,对相关影响因子进行标准化处理,通过查询统计分析,表明标准化处理的方法对比传统方法有所改进。因此,本文重点工作即是在提出隶属函数和定义模糊化算子方法后,能实现基于关键词的数字属性模糊查询,并结合实例进行描述和分析。同时证明了基于向量模型法的分析,采用标准化因子的排序函数方法返回查询结果集优于传统未标准化的方法。