双向过滤优化字符串相似连接验证

"这篇论文研究了一种新的字符串相似连接验证方法——双向过滤的字符串相似连接验证，该方法针对传统的基于划分的过滤-验证方法（如Pass-Join）进行了优化，提高了在大数据集上的处理效率。" 正文: 字符串相似连接是数据挖掘、信息检索和自然语言处理等多个领域的核心问题，它旨在识别两个字符串集合中相似度达到特定阈值的字符串对。在互联网时代，随着数据量的爆炸性增长，高效地执行字符串相似连接变得尤为重要。传统的字符串连接方法如Jaccard相似性或Levenshtein距离等，虽然能够准确评估相似性，但计算复杂度较高，难以应对大规模数据。 Pass-Join是一种基于划分的过滤-验证策略，它按照字符串长度递增的顺序来筛选可能的相似对，通过检查一个字符串的划分块是否在另一个字符串中出现，快速构建候选集。然而，实验发现，采用长度递减的顺序进行过滤可以更有效地排除不相似的字符串对。 基于这个观察，论文提出了双向过滤-验证机制。首先，使用长度递减的过滤方法缩小候选集，然后对得到的候选对再进行一次长度递增的过滤，进一步减少需要验证的字符串对数量。这双重过滤步骤显著减少了计算负担。在验证阶段，双向过滤的创新之处在于利用两次过滤产生的匹配子串和划分块，将待比较的字符串长度减小，从而加速了基于编辑距离的相似性验证过程。 论文的实验部分对比了双向过滤-验证算法与原Pass-Join算法在真实数据集上的表现，结果表明新算法在效率和效果上均有所提升。这证实了双向过滤策略对于提高字符串相似连接处理速度的有效性，尤其在处理大规模数据时，这种优化方法可以显著降低计算资源的需求，为大数据环境下的相似性检测提供了一种更为高效的解决方案。 双向过滤的字符串相似连接验证方法是针对传统算法的一种改进，通过双向过滤的策略，既优化了过滤阶段的候选对生成，又减少了验证阶段的工作量，为大数据时代的字符串相似性分析提供了新的思路。这一方法对于提升数据挖掘效率，特别是在实体解析、相似网页检测等应用中，具有重要的理论和实践价值。