RM树：支持字符串相似性操作的高效索引技术

本文档探讨了一种新颖的索引结构，名为"R-M树"，专为支持字符串相似性操作而设计。在数据挖掘和数据分析的背景下，这种索引对于处理海量文本数据中的模式识别、关键词搜索以及信息检索等任务具有重要意义。R-M树作为一种高效的数据结构，它在字符串的比较、近似匹配和模糊查询上表现出色，这对于文本挖掘、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。 该研究针对的是云计算环境下对海量数据处理的需求，特别是如何在大规模数据集中快速找到与特定字符串具有较高相似性的记录。R-M树的设计考虑了字符串的复杂性和多样性，采用了启发式算法来优化索引构建和查询性能。其特点包括分层组织、灵活的度量方式以及动态调整，使得即使在数据动态变化的情况下也能保持较高的查询效率。 论文的作者团队由王金宝、高宏、李建中和杨东华组成，他们分别在云计算、无线传感器网络、物联网、海量数据管理以及数据挖掘等领域有深厚的研究背景和丰富的实践经验。他们的合作展示了跨学科的优势，将理论研究与实际应用紧密结合，为解决实际问题提供了有力的技术支持。 文中还提到了项目资金支持，包括国家“九七三”重点基础研究发展规划基金、国家自然科学基金、黑龙江省自然科学基金、中国博士后科学基金和黑龙江省博士后基金等多个层次的资助，这表明了该研究的重要性和所处领域的前沿地位。 这篇论文的核心贡献在于提出并实现了一种高效、可扩展的字符串相似性索引结构，这不仅提升了数据处理的效率，也为相关领域的研究者提供了一个实用的工具，推动了大数据时代下字符串相似性操作的广泛应用和发展。