I den här artikeln studerar vi likheter och söker på multiattributdata. Traditionella metoder för enstaka attribut data har beskärning effekt endast på enskilda attribut och kan inte effektivt stödja multi-attribute data. För att ta itu med detta problem, föreslår vi ett prefix träd index som har holistisk beskärning förmåga på flera attribut. Vi föreslår en kostnadsmodell för att kvantifiera prefixträdet som kan styra konstruktionen av prefixträdet. Baserat på prefixträdet utformar vi ett ramverk för filterverifiering för att stödja likhetssökning och gå med på multiattributdata. Filtersteget beskär ett stort antal olika resultat och identifierar vissa kandidater med hjälp av prefixträdet och verifieringssteget verifierar kandidaterna för att generera det slutliga svaret. För likhet gå, visar vi att bygga ett optimalt prefix träd är NP-komplett och utveckla en girig algoritm för att uppnå hög prestanda. För likhetssökning, eftersom ett prefixträd inte kan stödja alla möjliga sökfrågor, utökar vi kostnadsmodellen för att stödja likhetssökning och utforma en budgetbaserad algoritm för att konstruera flera högkvalitativa prefixträd. Vi utformar också en hybridverifieringsalgoritm för att förbättra verifieringssteget. Experimentella resultat visar att vår metod är betydligt bättre än vid baslinjen.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett prefix för trädindex för att gå med i multiattributdata.
Efficient Similarity Join and Search on Multi-Attribute Data
{'venue': "SIGMOD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}