面向流式數據的增量式字符串相似性連接方法
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字符串相似性連接是數據質量管理的基本操作，也是數據價值發現的關鍵步驟。針對目前已有的方法不能滿足面向大數據的增量式處理需求的問題，提出一種面向流式數據的增量式字符串相似性連接方法-Inc-Join，并對方法的索引技術進行了優化。該方法以Pass-Join字符串連接算法為基礎，首先，采用字符串劃分技術將字符串劃分成多個互不相交的子串；然后，建立字符串的反向索引列表并將其作為狀態；最后，新增數據只需根據狀態進行相似性計算，每次連接操作結束后都對狀態進行更新。實驗結果表明，Inc-Join方法在不影響連接準確率的同時，有效將長、短字符串重復匹配次數減少為根號n（n是批處理方式的匹配次數）。實驗對3種數據集進行處理，發現使用批處理方式進行相似性連接的響應時間是Inc-Join的1至4.7倍，并呈現急劇遞增的趨勢；而且優化后Inc-Join方法的響應時間最小只占優化前的3/4，并隨處理數據的增多所占比例越來越小。同時優化后的Inc-Join不需要保存狀態，再一次減小了算法執行的時間和空間開銷。
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