MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2884831277 · doi:10.4018/978-1-5225-2255-3.ch695

An Efficient and Effective Index Structure for Query Evaluation in Search Engines

2017· book-chapter· en· W2884831277 sur OpenAlexaff
Yangjun Chen

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverted indexComputer scienceDisjoint setsIntersection (aeronautics)TrieInformation retrievalWord (group theory)Set (abstract data type)Interval (graph theory)Sequence (biology)Index (typography)Data miningCoding (social sciences)Data structureTheoretical computer scienceSearch engine indexingMathematicsProgramming languageCombinatoricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, we discuss an efficient and effective index mechanism for search engines to support both conjunctive and disjunctive queries. The main idea behind it is to decompose an inverted list into a collection of disjoint sub-lists. We will associate each word with an interval sequence, which is created by applying a kind of tree coding to a trie structure constructed over all the word sequences in a database. Then, attach each interval, instead of a word, with an inverted sub-list. In this way, both set intersection and union can be conducted by performing a series of simple interval containment checks. Experiments have been conducted, which shows that the new index is promising. Also, how to maintain indexes, when inserting or deleting documents, is discussed in great detail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIGI Global eBooksMême sujetWeb Data Mining and AnalysisTravaux en français237 207