I problemet dokumenthämtning (Muthukrishnan, 2002), Vi ges en samling av dokument (strängar) av total längd D i förväg, och vårt mål är att skapa ett index för dessa dokument så att för alla efterföljande inmatningsmönster P, Vi kan identifiera vilka dokument i samlingen innehåller P. I detta papper studerar vi en naturlig förlängning till ovanstående problem dokument hämtning. Vi kallar detta top-k frekvent dokument hämtning, där i stället för att lista alla dokument som innehåller P, vårt fokus är att identifiera top-k dokument som har de flesta förekomster av P. Detta problem utgör en grund för sökmotor uppgifter att hämta dokument rankad med TFIDF (Term frekvens-invers dokumentfrekvens) metrisk. Ett relaterat problem undersöktes av Muthukrishnan (2002) där tonvikten låg på att hämta alla dokument vars antal förekomster av mönstret P överstiger någon frekvenströskel f. Men ur informationssökningssynpunkt är det svårt för en användare att ange ett sådant tröskelvärde f och har en känsla av hur många dokument som kommer att rapporteras som utdata. Vi utvecklar ytterligare byggstenar som hjälper användaren att övervinna denna begränsning. Dessa används för att härleda ett effektivt index för top-k frekventa dokumentsökning problem, svara på frågor i O (eng. + log D log log D +k) tid och ta O (D log D) utrymme. Vårt tillvägagångssätt är baserat på en ny användning av suffixträdet som kallas inducerat generaliserat suffixträd (IGST). Det föreslagna indexets praktiska värde bekräftas av de experimentella resultaten.
Ett O(n log n)-ordindex har föreslagits i REF med O(p + log -D-loggen -D-+-k) frågetid.
Efficient index for retrieving top-k most frequent documents
{'venue': 'J. Discrete Algorithms', 'journal': 'J. Discrete Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}