【摘 要】
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目前,已有许多高效的字符串相似性连接算法被提出,但是这些算法在过滤的过程中利用的往往是字符串本身的局部信息,而忽略了字符串集合的整体信息,故性能没有得到充分的提高。为此,提出了一种基于划分的算法Part-Join,它从频率向量、字母表、频率分布三方面对数据集进行子集划分,并给出子集间的过滤策略用于排除不相似的字符串对。扩展实验表明,Part-Join比已有算法Pass-Join效率提高了10%~1
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目（2012CB316202）
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目前,已有许多高效的字符串相似性连接算法被提出,但是这些算法在过滤的过程中利用的往往是字符串本身的局部信息,而忽略了字符串集合的整体信息,故性能没有得到充分的提高。为此,提出了一种基于划分的算法Part-Join,它从频率向量、字母表、频率分布三方面对数据集进行子集划分,并给出子集间的过滤策略用于排除不相似的字符串对。扩展实验表明,Part-Join比已有算法Pass-Join效率提高了10%~15%。
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