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摘要:
随着关键词查询技术的飞速发展和互联网数据的迅猛增长,高效、准确的数据源选择变得十分有意义.提出了一种基于倒排列表的数据源选择方式,通过这种方式,能够在短时间内选择出相关度高的数据源,在这些数据源中执行检索,从而减少查询时间,给用户带来了更好的查询体验.从实验结果可以看出,这种方法在实际系统(例如机票查询系统)中可以得到很好的效果.为了在大规模的数据集上高效地实现相关算法,将min-hash算法应用到相似度估计中来,减少了查询空间和时间的消耗.与传统算法的比较结果表明:min-hash算法能够得到较高的精确度,并且极大地节省了算法的运行时间.
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文献信息
篇名 高效的数据源选择方式
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 数据源选择 关键词查询 概要 min-hash算法
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 890-898
页数 分类号 TP311.133.1
字数 7376字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2010.10.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯建华 清华大学计算机科学与技术系 51 794 13.0 27.0
2 李国良 清华大学计算机科学与技术系 20 425 8.0 20.0
3 黄维篁 清华大学计算机科学与技术系 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2018(2)
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研究主题发展历程
节点文献
数据源选择
关键词查询
概要
min-hash算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导