Redigera avståndsbaserad sträng likhet gå är en grundläggande operatör i strängdatabaser. I allt större utsträckning måste många tillämpningar inom datarening, dataintegration och vetenskaplig databehandling hantera suddig information i strängattribut. Trots de intensiva ansträngningar som ägnas åt att bearbeta (deterministiska) strängar ansluter sig och hanterar probabilistiska data respektive, modellering och bearbetning av probabilistiska strängar är fortfarande ett till stor del outforskat territorium. Detta arbete studerar strängen gå problemet i probabilistiska strängdatabaser, med den förväntade redigeringsavstånd (EED) som likhetsmått. Vi diskuterar först två probabilistiska strängmodeller för att fånga fuzzin i strängvärden i verkliga tillämpningar. Strängmodellen är komplett, men kan vara dyr att representera och bearbeta. Karaktärsmodellen har en mycket mer koncis representation när osäkerhet i strängar endast existerar på vissa positioner. Eftersom att beräkna EED mellan två probabilistiska strängar är oöverkomligt dyrt, har vi utformat effektiva och effektiva beskärningstekniker som enkelt kan implementeras i befintliga relationella databasmotorer för båda modellerna. Omfattande experiment på verkliga data har visat att våra metoder har förbättrats jämfört med utgångsvärdet.
Nyligen, Jestes et al. REF studerade den probabilistiska stränglikheten med det förväntade Edit-avståndet över alla möjliga världar, där osäkerheter på sträng- och teckennivå beaktas.
Probabilistic string similarity joins
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}