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Hybride bitparallele Volltextsuche

Hybrid Bit-parallel Full-text Search

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-66476
  • Der große Vorteil eines q-Gramm Indexes liegt darin, dass es möglich ist beliebige Zeichenketten in einer Dokumentensammlung zu suchen. Ein Nachteil jedoch liegt darin, dass bei größer werdenden Datenmengen dieser Index dazu neigt, sehr groß zu werden, was mit einem deutlichem Leistungsabfall verbunden ist. In dieser Arbeit wird eine neuartige Technik vorgestellt, die die Leistung eines q-Gramm Indexes mithilfe zusätzlicher M-Matrizen für jedes q-Gramm und durch die Kombination mit einem invertierten Index erhöht. Eine M-Matrix ist eineDer große Vorteil eines q-Gramm Indexes liegt darin, dass es möglich ist beliebige Zeichenketten in einer Dokumentensammlung zu suchen. Ein Nachteil jedoch liegt darin, dass bei größer werdenden Datenmengen dieser Index dazu neigt, sehr groß zu werden, was mit einem deutlichem Leistungsabfall verbunden ist. In dieser Arbeit wird eine neuartige Technik vorgestellt, die die Leistung eines q-Gramm Indexes mithilfe zusätzlicher M-Matrizen für jedes q-Gramm und durch die Kombination mit einem invertierten Index erhöht. Eine M-Matrix ist eine Bit-Matrix, die Informationen über die Positionen eines q-Gramms enthält. Auch bei der Kombination von zwei oder mehreren Q-Grammen bieten diese M-Matrizen Informationen über die Positionen der Kombination. Dies kann verwendet werden, um die Komplexität der Zusammenführung der q-Gramm Trefferlisten für eine gegebene Suchanfrage zu reduzieren und verbessert die Leistung des n-Gramm-invertierten Index. Die Kombination mit einem termbasierten invertierten Index beschleunigt die durchschnittliche Suchzeit zusätzlich und vereint die Vorteile beider Index-Formate. Redundante Informationen werden in dem q-Gramm Index reduziert und weitere Funktionalität hinzugefügt, wie z.B. die Bewertung von Treffern nach Relevanz, die Möglichkeit, nach Konzepten zu suchen oder Indexpartitionierungen nach Wichtigkeit der enthaltenen Terme zu erstellen.show moreshow less
  • The major advantage of the n-gram inverted index is the possibility to locate any given substring in a document collection. Nevertheless, the n-gram inverted index also has its drawbacks: If the collections are getting bigger, this index tends to be very large and the performance drops significantly. A novel technique is proposed to enhance the performance of an n-gram inverted index by using additional m-matrixes for each n-gram and by combining it with an inverted index. An m-matrix is a bit matrix containing information about the positionsThe major advantage of the n-gram inverted index is the possibility to locate any given substring in a document collection. Nevertheless, the n-gram inverted index also has its drawbacks: If the collections are getting bigger, this index tends to be very large and the performance drops significantly. A novel technique is proposed to enhance the performance of an n-gram inverted index by using additional m-matrixes for each n-gram and by combining it with an inverted index. An m-matrix is a bit matrix containing information about the positions of an n-gram. When combining two or more n-grams, these m-matrixes provide information about the positions of the combination. This can be used to reduce the complexity of merging the n-gram postings lists for a given search and improves the performance of the n-gram inverted index. The combination with a term based inverted index speeds up the average search time even more and combines the benefits of both index formats. Redundant information is reduced in the n-gram index and further functionality is added like the ranking of hits, the possibility to search for concepts and to create index partitions according to the relevance of the contained terms.show moreshow less

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Metadaten
Author: Stefan Selbach
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-66476
Document Type:Doctoral Thesis
Granting Institution:Universität Würzburg, Fakultät für Mathematik und Informatik
Faculties:Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik
Date of final exam:2011/11/11
Language:German
Year of Completion:2011
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
GND Keyword:Information Retrieval; Information-Retrieval-System; Suchverfahren; Invertierte Liste
Tag:Bit Parallelität; Konzeptsuche; Volltextsuche; n-Gramm; q-Gramm
bit-parallel; concept search; full-text search; n-gram; q-gram
CCS-Classification:H. Information Systems / H.3 INFORMATION STORAGE AND RETRIEVAL / H.3.1 Content Analysis and Indexing
Release Date:2011/12/16
Advisor:Prof. Dr. Jürgen Albert
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht