Ange likhet gå, liksom motsvarande indexering problem ställa likhetssökning, är grundläggande primitiver för att hantera bullriga eller osäkra data. Till exempel, dessa primitiva kan användas i datarengöring för att identifiera olika representationer av samma objekt. I många fall kan man representera ett objekt som en gles 0-1 vektor, eller motsvarande som en uppsättning icke-noll poster i en sådan vektor. En uppsättning likheter kan sedan användas för att identifiera de par som har en exceptionellt stor punktprodukt (eller skärningspunkt, när den betraktas som uppsättningar). Vi väljer att fokusera på att identifiera vektorer med stor Pearson korrelation, men resultaten sträcker sig till andra likhetsåtgärder. I synnerhet, vi anser indexering problemet med att identifiera korrelerade vektorer i en uppsättning S av vektorer provtagna från {0, 1} d. Med tanke på en frågevektor y och en parameter α  på 0, 1), vi måste söka efter en α-korrelerad vektor x i en datastruktur som representerar vektorerna i S. Denna typ av likhetssökning har studerats intensivt i värsta fall (icke-random data) inställningar. Befintliga teoretiskt välgrundade metoder för set likhetssökning är ofta underlägsna heuristiker som utnyttjar skev i datadistributionen, d.v.s. mycket olika frekvenser av 1s över d-dimensionerna. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att analysera den uppsättning likhetsproblem under en slumpmässig datamodell som återspeglar den typ av skev datadistribution som ses i praktiken, vilket gör teoretiska resultat mycket starkare än vad som är möjligt i värsta fall inställningar. Vår indexeringsdatastruktur är en rekursiv, databeroende partitionering av vektorer som inspirerats av de senaste framstegen i set likhetssökning. Tidigare databeroende metoder verkar inte tillåta oss att utnyttja skev i objektfrekvenser, så vi anser att vårt arbete kastar ytterligare ljus över kraften i databeroende.
Ett relaterat arbete använder LSF för set likhetssökning och gå med på skev data REF.
Set Similarity Search for Skewed Data
{'venue': "SIGMOD/PODS '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}