En ny klass av mått som är lämpliga för att mäta effektiva likheter mellan sekvenser, säger en typ av likhet per metriska, studeras. Vi föreslår ett nytt "normaliserat informationsavstånd", baserat på den icke-kompletterbara uppfattningen om Kolmogorov komplexitet, och visar att det minimerar varje mått i klassen (det vill säga, det är universellt i att det upptäcker alla effektiva likheter). Vi visar att det också är ett metriska och tar värden i [0, 1]; därför kan det kallas likheten metriska. Detta är en teoretisk grund för ett nytt allmänt praktiskt verktyg. Vi ger två distinkta tillämpningar på vitt skilda områden (experimenten med nödvändighet använder bara beräkningsbara approximationer till målbegreppen). För det första jämför vi beräkningsmässigt hela mitokondriella genom och drar slutsatsen om deras evolutionära historia. Detta resulterar i en första helt automatisk datoriserad hel mitokondriell phylogeny träd. För det andra ger vi helt automatiskt ett språkträd på 52 olika språk baserat på översatta versioner av "Universal Declaration of Human Rights".
Ming Li et al., REF föreslog en metrisk baserad på det icke-komputerbara begreppet Kolmogorov beräkningsbart avstånd och kallade det likhetsmåttet.
The similarity metric
{'venue': "SODA '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics', 'Biology', 'Economics']}