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基于顺序检测的阈值为k的近似串匹配

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本文阐述近似串匹配是计算机科学的基础问题,在文本检索、生物信息学、信号处理、入侵检测、模式识别、数据挖掘和实体识别等领域具有广泛的应用,近似串匹配的效率决定了这些应用的效率.传统的动态规划方法效率低,基于自动机方法构造复杂,过滤验证方法以其高效、简明成为使用最广泛的近似串匹配方法.为了进一步提高过滤验证算法的效率,本文提出了基于局部最优规则的顺序检测方法,该方法可估计两字符串编辑距离的上界,利用该上界可过滤筛选近似串.然后将本文算法应用于阈值为k的近似串匹配中得到基于顺序检测的阈值为k的近似串匹配算法.实验结果表明,相比目前高效的Merge Filter算法,本文方法在DBLP、IMDB、WEB Corpus数据集中的时间效率至少提高37.3％.

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来源
《第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）》|2016年|1-8|共8页
会议地点深圳
作者
NIU Zhixian; 牛之贤; ZHANG Runliang; 张润梁; NIU Baoning; 牛保宁;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
阈值; 近似串匹配; 时间效率; 顺序检测;

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