Problemet med likhetssökning är ett av de största problemen inom datavetenskapen. Detta problem har många tillämpningar inom text-retrieval, webbsökning, beräkningsbiologi, bioinformatik med flera. Likhet mellan två dataobjekt kan avbildas med hjälp av ett likhetsmått eller ett avståndsmått. Det finns många avståndsmått i litteraturen, vissa används för en viss datatyp, och andra är mer allmänna. I detta dokument presenterar vi ett nytt avståndsmått för sekventiella data som baseras på summan av n-gram. Nytt med vårt avstånd är att dessa n-gram viktas med hjälp av artificiell bikoloni; en nyligen genomförd optimeringsalgoritm baserad på den kollektiva intelligensen hos en svärm av bin på deras sökande efter nektar. Denna algoritm har använts för att optimera ett stort antal numeriska problem. Vi validerar det nya avståndet experimentellt. .......................................
I ett tidigare arbete REF presenterade vi en förlängning av redigeringsavståndet, som baseras på summan av n-gram.
ABC-SG: A New Artificial Bee Colony Algorithm-Based Distance of Sequential Data Using Sigma Grams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}