Frågor på webben kan lätt resultera i ett stort antal resultat. Resultatdiversifiering, en process genom vilken frågan ger k mest olika uppsättning matcher, gör det möjligt för användaren att bättre förstå / utforska så stora resultat. Att beräkna den varierande delmängd från en stor uppsättning resultat kräver ett massivt antal parvisa avståndsberäkningar samt att hitta den delmängd som maximerar det totala parvisa avståndet, som är NP-hård och kräver effektiv ungefärlig algoritm. Problemet blir svårare när man ställer frågor om halvstrukturerade data, eftersom mångfald kan förekomma inte bara i dokumentets innehåll utan också (och ännu viktigare) i dokumentstrukturen, vilket innebär att man måste mäta de strukturella skillnaderna mellan resultaten på ett effektivt sätt. Trädredigeringsavståndet är standardvalet men är för dyrt för stora resultatuppsättningar. Dessutom ignorerar det generaliserade trädredigeringsavståndet sammanhanget för frågan och även innehållet i dokumenten som resulterar i dålig diversifiering. Vi presenterar en ny algoritm för meningsfull diversifiering som tar hänsyn till både det strukturella sammanhanget av frågan och innehållet i de matchade resultaten samtidigt som man beräknar parvisa avstånd. Vår algoritm är en storleksordning snabbare än trädredigeringsavståndet med en elegant värsta fall-garanti. Vi presenterar också en ny algoritm som finner top-k olika delmängd av matcher i tid linjär på storleken på resultatet-setet. Vi experimentellt demonstrera nyttan av våra algoritmer som en plugin för standard frågeprocessorer utan att införa stora fel och latens till produktionen.
Hasan m.fl. REF utvecklade effektiva algoritmer för att hitta top-k mest varierande uppsättning resultat för strukturerade frågor över halvstrukturerade data.
Diversifying query results on semi-structured data
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}