Abstract-String likhetssökning är en grundläggande verksamhet inom många områden, såsom datarengöring, informationssökning och bioinformatik. I detta papper studerar vi problemet med top-k sträng likhetssökning med redigering-avstånd begränsningar, som, med tanke på en samling av strängar och en frågesträng, returnerar top-k strängar med de minsta redigeringsavstånd till frågesträngen. Befintliga metoder försöker vanligtvis olika edit-avståndströsklar och välj en lämplig tröskel för att hitta top-k svar. Det är dock ganska dyrt att välja en lämplig tröskel. För att ta itu med detta problem föreslår vi en progressiv ram genom att förbättra den traditionella dynamiska programmeringsalgoritmen för att beräkna redigeringsavstånd. Vi beskär onödiga poster i den dynamiska programmatrixen och beräknar bara dessa viktiga poster. Vi utökar våra tekniker för att stödja top-k likhetssökning. Vi utvecklar en intervallbaserad metod genom att gruppera de viktigaste posterna för att undvika dubbla beräkningar. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår hög prestanda, och avsevärt överträffar state-of-the-art metoder på verkliga datauppsättningar.
Deng m.fl. REF tog upp problemet med likhetssökning i toppk med triestrukturen.
Top-k string similarity search with edit-distance constraints
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}