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Guided Iterative Substructure Search (GI-SSS) - A New Trick for an Old Dog

机译：引导式迭代子结构搜索（GI-SSS）-老狗的新技巧

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Substructure search (SSS) is a fundamental technique supported by various chemical information systems. Many users apply it in an iterative manner: they modify their queries to shape the composition of the retrieved hit sets according to their needs. We propose and evaluate two heuristic extensions of SSS aimed at simplifying these iterative query modifications by collecting additional information during query processing and visualizing this information in an intuitive way. This gives the user a convenient feedback on how certain changes to the query would affect the retrieved hit set and reduces the number of trial-and-error cycles needed to generate an optimal search result. The proposed heuristics are simple, yet surprisingly effective and can be easily added to existing SSS implementations.
机译：子结构搜索（SSS）是各种化学信息系统支持的一项基本技术。许多用户以迭代方式应用它：他们修改查询以根据需要调整检索到的匹配集的组成。我们提出并评估了SSS的两个启发式扩展，旨在通过在查询处理期间收集其他信息并以直观方式可视化此信息来简化这些迭代查询修改。这为用户提供了有关查询的某些更改将如何影响检索到的匹配集的便捷反馈，并减少了生成最佳搜索结果所需的反复试验次数。提议的启发式方法很简单，但是却出奇的有效，可以轻松地添加到现有的SSS实现中。

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