Det har på senare tid funnits ett stort intresse för likheter i forskarsamhället. Likhet går ihop är en grundläggande verksamhet inom många tillämpningsområden, såsom dataintegration och rengöring, bioinformatik och mönsterigenkänning. Vi fokuserar på effektiva algoritmer för likhet tillsammans med redigering av avståndsbegränsningar. Befintliga metoder bygger främst på att konvertera redigeringsavståndet till en svagare begränsning av antalet matchande q-gram mellan par av strängar. I detta dokument föreslår vi det nya perspektivet på att undersöka bristande överensstämmelse mellan q-gram. Tekniskt, vi härleda två nya redigera avstånd lägre gränser genom att analysera platser och innehållet i missmatchning q-gram. En ny algoritm, EdJoin, föreslås som utnyttjar de nya missmatchning-baserade filtreringsmetoder; det uppnår betydande minskning av kandidatstorlekar och därmed sparar beräkningstiden. Vi demonstrerar experimentellt att den nya algoritmen överträffar alternativa metoder på storskaliga verkliga datauppsättningar under ett brett spektrum av parameterinställningar.
Xiao REF införde en filtreringsstrategi med fokus på antalet "mismatching" och föreslagna Ed-Join-algoritmer.
Ed-Join: an efficient algorithm for similarity joins with edit distance constraints
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}