Dtrie-allpair：优化T-覆盖连接的高效算法

"Dtrie-allpair:高效的集合T-覆盖连接算法 (2012年)" 在信息技术领域，数据库管理和信息检索中的相似性连接是至关重要的一个环节。传统的T-覆盖连接算法面临的主要问题是生成的候选集过于庞大，这极大地影响了系统性能，特别是在大数据集上。针对这一挑战，2012年的一篇论文提出了"Dtrie-allpair"算法，这是一种基于Trie数据结构的动态索引结构——DTI(Dynamic Trie Index)结构，用于高效执行相似度连接任务。 Dtrie-allpair算法的核心在于避免了传统方法中生成和验证候选集的过程。通过DTI结构，算法能够直接获取所有可能的配对连接结果，显著减少了计算量和存储需求。这种方法有效地解决了高候选集生成的问题，消除了因候选集验证带来的额外开销，从而提高了整体的计算效率。 论文还深入研究了数据库记录的顺序以及记录内元素的顺序如何影响Dtrie-allpair算法的性能。通过实验，研究者在msweb和msnbc两个数据集上对比了Dtrie-allpair算法与其他两种算法——All-pair和PPJoin。结果显示，Dtrie-allpair算法在大多数情况下都表现出显著的性能优势，尤其是在覆盖阈值较小的情况下，优势更加明显。 具体到msweb数据集，当覆盖阈值设为2时，Dtrie-allpair算法的效率相比All-pair和PPJoin算法提升了将近两个数量级。此外，论文还提出了对数据集进行预处理的方法，如按元素出现频率降序和长度升序组合排列，可以大幅度减少算法访问Trie节点的数量，进一步提升Dtrie-allpair算法的执行速度。 关键词涵盖了集合相似度、T-覆盖连接、覆盖阈值、基于Trie的动态索引、All-pair算法、PPJoin算法，以及频率降序和长度升序的预处理策略。这篇论文的工作对于理解和优化大规模数据集上的相似性连接问题具有重要的理论和实践意义，为后续的相关研究提供了新的思路和技术支持。