Abstract-Similarity sökningar är viktiga i många applikationer inklusive datarengöring och nära dubbletter upptäckt. Många likhetssökning algoritmer först generera kandidatposter, och sedan identifiera sanna matchningar bland dem. Ett stort fokus för dessa algoritmer har varit på hur man kan minska antalet kandidatposter i det tidiga skedet av likhet frågebehandling. En av de vanligaste teknikerna för att minska kandidatstorleken är prefixfiltreringsprincipen, som utnyttjar dokumentfrekvensbeställning av polletter. I detta dokument föreslår vi en ny partitioneringsteknik som tar hänsyn till flera symboliska beställningar baserade på statistik över samtidig förekomst. Experimentella resultat visar att den föreslagna tekniken är effektiv för att minska antalet kandidatposter och som ett resultat förbättrar prestandan hos befintliga algoritmer avsevärt.
Kim och Lee föreslår en partitionering teknik som anser flera token beställningar baserat på token co-occurence statistik REF.
Efficient Exact Similarity Searches Using Multiple Token Orderings
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}