Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Towards Query Level Resource Weighting for Diversified Query Expansion Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

MIST: Top-k Approximate Sub-string Mining Using Triplet Statistical Significance

verfasst von : Sourav Dutta

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Efficient extraction of strings or sub-strings similar to an input query string forms a necessity in applications like

instant search, record linkage

, etc., where the similarity between two strings is usually quantified by

edit

distance. This paper proposes a novel top-k approximate sub-string matching algorithm,

MIST

, for a given query, based on

Chi-squared

statistical significance of string triplets, thereby avoiding expensive edit distance computation. Experiments with real-life data validate the run-time effectiveness and accuracy of our algorithm.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel On Identifying Phrases Using Collection Statistics
Nächstes Kapitel Active Learning Applied to Rating Elicitation for Incentive Purposes
Metadaten
Titel
MIST: Top-k Approximate Sub-string Mining Using Triplet Statistical Significance
verfasst von
Sourav Dutta
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-319-16353-6

Electronic ISBN: 978-3-319-16354-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-16354-3_31

Neuer Inhalt

    Bildnachweise