Ett ökande antal databasapplikationer idag kräver sofistikerade ungefärliga strängmatchningsmöjligheter. Exempel på sådana tillämpningsområden är dataintegration och datarengöring. Cosinus likhet har visat sig vara en robust metriska för att poängsätta likheten mellan två strängar, och det används allt mer i komplexa frågor. En omedelbar utmaning för nuvarande databasoptimatorer är att hitta korrekta och effektiva metoder för att uppskatta selektiviteten hos cosinuslikviditetsgrundämnen. Såvitt vi vet finns det inga kända metoder för detta problem. I detta dokument presenterar vi den första metoden för att uppskatta selektiviteten hos tf.idf-baserade cosinuslikviditetsgrunder. Vi utvärderar vår strategi på tre olika verkliga dataset och visar att vår metod ofta producerar uppskattningar som ligger inom 40 % av den faktiska selektiviteten.
En annan metod för selektivitetsbedömning av TF/IDF baserad ungefärlig strängmatchning visas i REF.
Estimating the selectivity of tf-idf based cosine similarity predicates
{'venue': 'SGMD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}