Compact data structures for the metric suffix array

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Rosa, Frederico Rezende
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia; Brasil; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: Busca por similaridade; Similarity searching; Estrutura de dados compacta; Compact data structures; Vetor de sufixos métrico; Metric Suffix Array; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Computação; ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação.
• Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41170; http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.656

A busca por similaridade aproximada tem sido usada em diversas disciplinas, como reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina, e em aplicações como buscas de imagens, strings e genoma. Geralmente, essas atividades lidam com um grande volume de dados de alta dimensão, sendo relevantes tanto o tempo de execução das buscas quanto o tamanho da memória alocada pela estrutura de dados que responde a essas buscas. A busca por similaridade aproximada é realizada por meio de elementos de referência, que estabelecem um compromisso entre o nível de precisão das buscas e o tempo necessário e memória alocada. Utilizando esta técnica, propomos uma estrutura que opera busca por similaridade aproximada com uma estrutura de dados compacta que ainda apresenta um custo linear para construção e busca, e que não se limita a dados de 32 bits. Realizado os experimentos, conseguimos obter um método que requer menos memória, atingindo 1/3 da mémoria requerida pelo método MSA, ao custo de um aumento no tempo de construção e busca, demandando até 2,7 e 3,5 o tempo do MSA respectivamente no melhor caso.