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基于划分的高效字符串相似性连接算法Part-Join
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更新于2024-09-07
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本文档探讨了"论文研究-Part-Join:基于划分的字符串相似性连接"这一主题,针对现有字符串相似性连接算法存在的局限性进行深入研究。当前,尽管已有很多高效算法,但它们在处理过程中过于依赖于字符串的局部信息,忽视了整体关联,导致性能提升有限。为解决这个问题,研究人员提出了一种新的算法Part-Join。 Part-Join的核心思想是通过将数据集按照频率向量、字母表和频率分布三个维度进行划分,形成子集。这种划分方法旨在捕捉不同方面的特征,使得算法能更全面地评估字符串之间的相似性。作者们设计了一套子集间过滤策略,利用这些子集来剔除不相似的字符串对,从而提高连接的准确性与效率。 对比实验显示,Part-Join相较于传统的Pass-Join算法,在性能上有了显著提升,具体表现为效率提高了10%至15%。这表明,基于划分的方法能够有效地整合全局信息,优化连接过程,减少不必要的计算,尤其是在大规模字符串集合中的应用。 本文还包含了作者的背景信息,包括陈懿诚、骆吉洲和李建中三位作者的专业背景和研究领域,他们分别来自哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,专注于数据库、数据质量和无线传感器网络等方向的研究。文章摘要部分强调了研究的意义和算法的主要贡献,关键词如相似性连接、划分、频率和编辑距离则突出了研究的技术重点。 这篇论文提供了一种新颖且有效的字符串相似性连接算法,其通过划分和精细的过滤策略,提升了连接任务的性能,对于处理大规模字符串数据具有实际价值。
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