Med tanke på en stor samling trädstrukturerade objekt (t.ex. XML-dokument), hittar likheten ihop par av objekt som liknar varandra, baserat på en likhet tröskel och ett träd redigera avstånd mått. Den senaste likheten går ihop metoder jämföra enklare approximationer av objekt (t.ex. strängar), för att beskära par som inte kan vara en del av likhet gå resultat baserat på avstånd gränser som härrör från approximationer. I detta dokument föreslår vi en ny gemensam strategi, som bygger på trädobjektens dynamiska sönderdelning i subgrafer, enligt likhetströskeln. Vår teknik undviker att beräkna det exakta avståndet mellan två trädobjekt, om objekten inte delar minst en gemensam subgraf. För att skala upp skalan hanteras de beräknade subgraferna i ett tvåskiktsindex. Våra experimentella resultat på verkliga och syntetiska datainsamlingar visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna med upp till en storleksordning.
Tang och al. REF fokuserar på likheter mellan trädstrukturerade objekt och föreslår en ny uppdelningsmetod som kan bryta ner trädobjekt i balanserade subgrafer.
Scaling Similarity Joins over Tree-Structured Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}