Abstract-Vi anser Top-k Ungefärliga Subtree Matching (TASM) problem: hitta k bästa matchningar av en liten frågeträd, t.ex. en DBLP artikel med 15 noder, i ett stort dokument träd, t.ex., DBLP med 26M noder, med hjälp av kanoniska träd redigera avstånd som en likhetsmått mellan subtrees. Det är svårt att utvärdera trädredigeringsavståndet för stora XML-träd: de mest kända algoritmerna har kubisk körtid och quadratic utrymme komplexitet, och därmed inte skala. Vår lösning är TASMpostorder, en minneseffektiv och skalbar TASM-algoritm. Vi bevisar en övre gräns för den maximala delträdsstorlek för vilken trädredigeringsavståndet måste utvärderas. Den övre gränsen beror på frågan och är oberoende av dokumentets storlek och struktur. Ett kärnproblem är att effektivt beskära underträd som ligger över denna storlekströskel. Vi utvecklar en algoritm baserad på prefixet ringbuffert som gör att vi kan beskära alla underträd över tröskeln i en enda postorder scan av dokumentet. Storleken på prefix-ringbufferten är linjär i tröskeln. Till följd av detta beror TASM-postorderns utrymmeskomplexitet endast på k och frågestorleken, och TASM-postorderns körtid är linjär i dokumentets storlek. Vår experimentella utvärdering av stora syntetiska och verkliga XML-dokument bekräftar våra analytiska resultat.
TASM (top-k approximative subtree matching) algoritm av Augsten et al. REF identifierar toppk-delträden i ett dataträd med de minsta redigeringsavstånden från ett givet frågeträd.
TASM: Top-k Approximate Subtree Matching
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}