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Speeding-up $q$-gram mining on grammar-based compressed texts

机译:加快基于语法的压缩文本的$ q $ -gram挖掘

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摘要

We present an efficient algorithm for calculating $q$-gram frequencies onstrings represented in compressed form, namely, as a straight line program(SLP). Given an SLP $\mathcal{T}$ of size $n$ that represents string $T$, thealgorithm computes the occurrence frequencies of all $q$-grams in $T$, byreducing the problem to the weighted $q$-gram frequencies problem on atrie-like structure of size $m = |T|-\mathit{dup}(q,\mathcal{T})$, where$\mathit{dup}(q,\mathcal{T})$ is a quantity that represents the amount ofredundancy that the SLP captures with respect to $q$-grams. The reduced problemcan be solved in linear time. Since $m = O(qn)$, the running time of ouralgorithm is $O(\min\{|T|-\mathit{dup}(q,\mathcal{T}),qn\})$, improving ourprevious $O(qn)$ algorithm when $q = \Omega(|T|/n)$.
机译:我们提出了一种有效的算法,用于计算以压缩形式(即,作为直线程序(SLP))表示的字符串上的$ q $ -gram频率。给定大小为$ n $的SLP $ \ mathcal {T} $表示字符串$ T $,算法将问题简化为加权的$ q $ -gram,从而计算出$ T $中所有$ q $ -grams的出现频率。大小为$ m = | T |-\ mathit {dup}(q,\ mathcal {T})$的类似于atrie的结构的频率问题,其中$ \ mathit {dup}(q,\ mathcal {T})$是表示SLP就$ q $ -gram捕获的冗余量的数量。减少的问题可以在线性时间内解决。由于$ m = O(qn)$,因此我们的算法的运行时间为$ O(\ min \ {| T |-\ mathit {dup}(q,\ mathcal {T}),qn \})$,当$ q = \ Omega(| T | / n)$时,使用$ O(qn)$算法。

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