Traditionella informationssystem returnerar svar efter att en användare lämnat in en fullständig förfrågan. Användarna känner sig ofta "lämnade i mörkret" när de har begränsad kunskap om de underliggande uppgifterna, och måste använda ett try-and-see tillvägagångssätt för att hitta information. En ny trend att stödja autokomplettering i dessa system är ett första steg mot att lösa detta problem. I detta dokument studerar vi ett nytt informations-access paradigm, som kallas "interactive, fuzzy search," där systemet söker de underliggande data "i farten" som användartyper i fråge sökord. Det utökar autokompletta gränssnitt genom att (1) tillåta nyckelord att visas i flera attribut (i en godtycklig ordning) av de underliggande data; och (2) hitta relevanta poster som har sökord matchande frågeord ungefär. Detta ramverk gör det möjligt för användare att utforska data när de skriver, även i närvaro av mindre fel. Vi studerar forskningsutmaningar inom detta ramverk för stora mängder data. Eftersom varje tangenttryck av användaren kan åberopa en fråga på backend, vi behöver effektiva algoritmer för att behandla varje fråga inom millisekunder. Vi utvecklar olika inkrementella sökalgoritmer med hjälp av tidigare beräknade och cachade resultat för att uppnå en interaktiv hastighet. Vi har satt ut flera riktiga prototyper med hjälp av dessa tekniker. En av dem har använts för att stödja interaktiv sökning på UC Irvine personkatalogen, som har använts regelbundet och väl mottagen av användare på grund av dess vänliga gränssnitt och hög effektivitet.
Ji och al. REF studerade fuzzy type-ahead-sökning på en uppsättning tuples/dokument, som kan i farten hitta relevanta svar genom att tillåta mindre fel mellan inmatnings sökord och underliggande data.
Efficient interactive fuzzy keyword search
{'venue': "WWW '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}