Vi studerar selektivitetsskattning tekniker för inställda likhetsfrågor. Ett stort antal liknande åtgärder för uppsättningar har tidigare föreslagits. I detta arbete koncentrerar vi oss på klassen av viktade likhetsmått (t.ex. TF/IDF och BM25 cosinuslikhet och varianter) och designselektivitetsskattningar baserade på ett på förhand konstruerat prov. Först studerar vi fallgropar i samband med enkla tillämpningar av slumpmässig provtagning, och hävdar att försiktighet måste tas i hur proverna är konstruerade; enhetlig slumpmässig provtagning ger mycket låg noggrannhet, medan frågekänslig realtid provtagning är dyrare än exakta lösningar (både i CPU och I / O kostnad). Vi visar hur man bygger robusta prover a priori, baserat på befintliga synopser för distinkt värdeuppskattning. Vi bevisar exaktheten i vår teknik teoretiskt, och verifierar dess prestanda experimentellt. Vår algoritm är order av magnitud snabbare än exakta lösningar och har mycket litet utrymme overhead.
Händelseprovtagning (alias universum) REF föreslås i samband med selektivitetsbedömning för bestämda likhetsfrågor.
Hashed samples: selectivity estimators for set similarity selection queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}