针对数据库中不等式连接查询的因果关系问题，引入并实现了resilience计算，并且为了降低其在路径类型不等式连接查询中计算的时间复杂度，提出了求解resilience的动态规划（DPResi）算法。首先，根据路径类型不等式连接查询的特点及最大流最小割原理，实现了多项式时间复杂度的Min-Cut算法；然后通过将带有不等式布尔连接查询语句的溯源表达式编辑为溯源图，进而将resilience求解问题转换为溯源图中最短距离的计算问题，并结合溯源图的包含关系与最优子结构性质，运用动态规划的思想实现了线性时间复杂度的DPResi算法。在TPC-H数据集上进行了大量实验，实验结果表明，与Min-Cut算法相比，DPResi算法极大地提高了resilience计算的效率，并具有较好的扩展性。

现有文本数据集上的实体搜索和自然语言查询方法无法处理需要将分散在不同文档中的信息碎片链接起来以满足有复杂实体关系的查询,而知识库上的查询虽然可以表示实体间的复杂关系,但由于知识库的异构性和不完全性,通常查全率较低。针对这些问题,提出使用文本数据集对知识库进行扩展,并设计相应的含文本短语的三元组模式查询以支持对知识库和文本数据的统一查询。在此基础上,设计并实现了查询放松机制和对结果元组的评分模型,并给出了高效的查询处理方法。使用YAGO、ClueWeb09和其上的FACC1数据集,在三个不同的查询测试集(实体检索、实体关系检索和复杂的实体关系查询)上与两个典型相关工作作了比较。实验结果显示,扩展知识图谱上使用查询放松规则的实体关系检索系统的检索效果大大超出了其他系统,具体地在三个查询测试集上,其平均正确率均值(MAP)比其他系统分别提升了27%、37%和64%以上。