Frequent String Mining in mehreren Datenbanken

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Frequent String Mining in mehreren Datenbanken

Überblick

Einführung: Was, warum und wie?

Datenstruktur und Basisalgorithmus

Speicherplatzeffiziente Erweiterung des Basisalgorithmus

Ergebnisse

Der Schnittvorgang: Bezeichnungen

Notation Pseudocode:

Gemeinsame Sortierung berechnen

Partnersuche

Schneiden

◮ Wir haben zwei Ergebnislisten L1 und L2, Einträge sind Tupel

(SA[i], LCP[i], f [i], g[i])

◮ p1: Position in der lexikografisch sortierten Ergebnisliste L1

◮ p2: Position in der lexikografisch sortierten Ergebnisliste L2

◮ Zugriff auf die Tupel in der Ergebnisliste: Li[pi].f = f [pi] aus

Li, 1 ≤ i ≤ 2, andere Einträge analog.

Peter Fricke Frequent String Mining in mehreren Datenbanken

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