Alla par liknande sökning används i många webbsökning och data mining applikationer. Tidigare arbete har använt jämförelsefiltrering, inverterad indexering och parallell ansamling av partiella mellanliggande resultat för att påskynda dess utförande. Blandande mellanliggande resultat kan dock medföra betydande kommunikation overhead som data skalar upp. I detta dokument studeras en skalbar tvåstegsmetod kallad Partition-based Likformity Search (PSS) som innehåller flera optimeringstekniker. För det första använder PSS en statisk partitioneringsalgoritm som placerar olika vektorer i olika grupper och balanserar jämförelsebelastningen med en cirkulär uppgift. För det andra utför PSS jämförelseuppgifter parallellt, var och en med hjälp av en hybriddatastruktur som kombinerar fördelarna med framåt- och inverterad indexering. Våra utvärderingsresultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet leder till en tidig eliminering av onödig I/O- och datakommunikation samtidigt som parallell effektivitet upprätthålls. Som ett resultat av detta förbättrar det prestandan i storleksordningen när det gäller stora datauppsättningar.
I partitionsbaserade APSS REF identifieras olika vektorer i det statiska partitioneringssteget.
Optimizing parallel algorithms for all pairs similarity search
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}