排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
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文本信息数量的快速增长给传统的信息检索技术带来了新的挑战.搜索引擎通常使用倒排索引来高效地处理查询.为了减少存储开销和加快访问速度,倒排索引通常被压缩存储.因此,如何选择一个高性能的压缩算法对高效查询处理是非常有必要的.在已有倒排链压缩算法PackedBinary和PForDelta的基础上,利用CPU的超标量特性和SIMD向量指令集,将其压缩和解压缩中的关键步骤并行化,提出了2种指令级并行压缩算法SIMD-PB和SIMD-PFD.基于GOV2和ClueWeb09B两个公开数据集的实验表明,SIMD-PB和SIMD-PFD算法在压缩率不变的情况下,压缩和解压缩速度比现有的压缩算法均有非常明显的提升.其中解压缩速度比起目前最好的倒排链压缩算法,最高能提升17%.此外,实验表明算法在较长的倒排链、较大的压缩块单位上有更好的解压缩性能. 相似文献
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