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Top-k query optimization on the hierarchical memory structure 6

Top-k query optimization on the hierarchical memory structur...

引用

6th IEEE International Conference on Automation, Electronics and Electrical Engineering, AUTEEE 2023

作者： Ni, Chun Tianjin University of Technology Tianjin China

ISBN: (纸本)9798350305623

With the development of the Internet, the information stored on the network in text form is exploding. The large accumulation of dynamic information hinders its effective human use. As an information retrieval tool on the large-scale text collection, the search engine has become an important tool to solve the network information access at the beginning of its birth, and occupies an increasingly important position in the human information life in the subsequent development. For a certain query, the search engine may hit hundreds of millions of memory query results, while users are often only concerned about the optimal dozens of results that meet their query requirements. How to quickly and accurately find the set of results that best meet the query requirements from the large number of results hit by the search engine, which constitutes a key problem in the search engine design is the top-k query problem. The Top-k queries target the objects scattered in different information sources, and find out the k objects with the best score according to the aggregation function. It has wide applications in the field of information retrieval and is a key component affecting the performance of search engines. In order to improve the data processing power of top-k queries and accelerate the computation process of top-k queries, this paper targets the distributed memory system to study the key technologies of top-k query parallel algorithm design and performance optimization. The study of parallel query algorithm and performance optimization technology can make full use of the processing power of existing parallel computers to solve the problems of massive data processing and real-time performance in top-k query, which has important academic value and application value. © 2023 IEEE.

关键词： algorithm-optimization Information-retrieval Parallel Computing Top-k-Querying

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