缩减空间下的实用Top-K文档检索
Practical Top-K Document Retrieval in Reduced Space
摘要：
在一般文本数据库上支持top-k文档检索查询，即查找给定模式出现频率最高的k个文档，已成为一个具有实际应用价值的研究课题。虽然这个问题已经在最佳时间和线性空间中得到了解决，但实际的空间使用情况是一个严重的问题。在本文中，我们研究了各种减少空间结构，支持top-k检索，并提出了新的替代方案。我们的实验结果表明，我们的新算法和数据结构占主导地位，几乎所有的空间/时间的权衡。
英文摘要：
Supporting top-k document retrieval queries on general text databases, that is, finding the k documents where a given pattern occurs most frequently, has become a topic of interest with practical applications. While the problem has been solved in optimal time and linear space, the actual space usage is a serious concern. In this paper we study various reduced-space structures that support top-k retrieval and propose new alternatives. Our experimental results show that our novel algorithms and data structures dominate almost all the space/time tradeoff.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
