Vi studerar selektivitetsskattning tekniker för inställda likhetsfrågor. Ett stort antal liknande åtgärder för uppsättningar har tidigare föreslagits. I detta arbete koncentrerar vi oss på klassen av viktade likhetsmått (t.ex. TF/IDF och BM25 cosinuslikhet och varianter) och designselektivitetsskattningar baserade på ett på förhand konstruerat prov. Först studerar vi fallgropar i samband med enkla tillämpningar av slumpmässig provtagning, och hävdar att försiktighet måste tas i hur proverna är konstruerade; enhetlig slumpmässig provtagning ger mycket låg noggrannhet, medan frågekänslig realtid provtagning är dyrare än exakta lösningar (både i CPU och I / O kostnad). Vi visar hur man bygger robusta prover a priori, baserat på befintliga synopser för distinkt värdeuppskattning. Vi bevisar exaktheten i vår teknik teoretiskt, och verifierar dess prestanda experimentellt. Vår algoritm är order av magnitud snabbare än exakta lösningar och har mycket litet utrymme overhead.
Hadjieftheriou m.fl. studerade problemet med selektivitetsberäkning för uppsättning likhetsval (inte gå med) frågor REF.
Hashed samples: selectivity estimators for set similarity selection queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}