Ett komprimerat fulltextsselfindex representerar en text i komprimerad form och besvarar fortfarande frågor på ett effektivt sätt. Detta representerar ett betydande framsteg jämfört med de (full)text indexering tekniker för det föregående årtiondet, vars index krävde flera gånger storleken på texten. Även om den är relativt ny har denna algoritmiska teknik mognat till en punkt där teoretisk forskning ger vika för praktisk utveckling. Detta kräver dock betydande programmeringsfärdigheter, en djup teknisk insats och en stark algoritmisk bakgrund för att gräva i forskningsresultaten. Hittills har endast enstaka implementationer och riktade jämförelser av komprimerade index rapporterats, och de missade ett gemensamt API, som förhindrade deras återanvändning eller distribution inom andra program. Målet med den här artikeln är att fylla denna lucka. För det första presenterar vi de befintliga tillämpningarna av komprimerade index ur en utövares synvinkel. För det andra introducerar vi webbplatsen Pizza & Chili, som erbjuder avstämda implementationer och ett standardiserat API för de mest framgångsrika komprimerade fulltextselfindexen, tillsammans med effektiva testbäddar och skript för deras automatiska validering och test. För det tredje visar vi resultaten av våra omfattande experiment på dessa koder i syfte att visa den praktiska relevansen av denna nya algoritmiska teknik.
En nyligen genomförd undersökning omfattar den praktiska utvecklingen inom komprimerade självindex REF.
Compressed text indexes: From theory to practice
{'venue': 'JEAL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}