RU2010150819A - Оптимизация формата поискового индекса - Google Patents
Оптимизация формата поискового индекса Download PDFInfo
- Publication number
- RU2010150819A RU2010150819A RU2010150819/08A RU2010150819A RU2010150819A RU 2010150819 A RU2010150819 A RU 2010150819A RU 2010150819/08 A RU2010150819/08 A RU 2010150819/08A RU 2010150819 A RU2010150819 A RU 2010150819A RU 2010150819 A RU2010150819 A RU 2010150819A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- document
- identifier
- list
- delta
- entry
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2228—Indexing structures
- G06F16/2272—Management thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
- G06F16/285—Clustering or classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/31—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/316—Indexing structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/93—Document management systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
1. Способ поиска множества документов в области поиска, содержащий этапы, на которых: ! (a) обеспечивают (1022) сжатый список (708) дельта-индекса идентификатора ID документа, в котором имеется последовательность непрерывных записей (904) дельта-индексов идентификатора ID документа переменной длины, по одной на каждый из множества документов, содержащего ключевое слово; ! (b) обеспечивают (1023) список (710) частоты вхождения, в котором имеется последовательность непрерывных записей частоты вхождения ключевого слова переменной длины, по одной на каждый, по меньшей мере, из множества документов сжатого списка (710) дельта-индексов идентификатора ID документа; и ! (c) отыскивают (202) множество документов с применением списка (708) дельта-индексов идентификатора ID документа и с применением сжатого списка (710) частоты вхождений. ! 2. Способ по п.1, кроме того, содержащий этапы, на которых: !сопоставляют каждую запись частоты вхождений ключевого слова с одной из категорий конечного набора, причем каждая из категорий имеет размер записи вхождения, и причем каждая запись частоты вхождения ключевого слова имеет размер, равный размеру записи вхождения. ! 3. Способ по п.2, в котором одна категория имеет размер записи вхождения, которая указывает на то, что запись частоты вхождений ключевого слова не сохраняется в списке частоты вхождений. ! 4. Способ по п.2, в котором каждая из категорий конечного набора дополнительно содержит основное значение, а каждая из записей списка дельта-индексов идентификатора ID документа представляет собой символ, являющийся суммой основного значения категории и сопоставленной с ней записи дельта-индекса идентификатора
Claims (20)
1. Способ поиска множества документов в области поиска, содержащий этапы, на которых:
(a) обеспечивают (1022) сжатый список (708) дельта-индекса идентификатора ID документа, в котором имеется последовательность непрерывных записей (904) дельта-индексов идентификатора ID документа переменной длины, по одной на каждый из множества документов, содержащего ключевое слово;
(b) обеспечивают (1023) список (710) частоты вхождения, в котором имеется последовательность непрерывных записей частоты вхождения ключевого слова переменной длины, по одной на каждый, по меньшей мере, из множества документов сжатого списка (710) дельта-индексов идентификатора ID документа; и
(c) отыскивают (202) множество документов с применением списка (708) дельта-индексов идентификатора ID документа и с применением сжатого списка (710) частоты вхождений.
2. Способ по п.1, кроме того, содержащий этапы, на которых:
сопоставляют каждую запись частоты вхождений ключевого слова с одной из категорий конечного набора, причем каждая из категорий имеет размер записи вхождения, и причем каждая запись частоты вхождения ключевого слова имеет размер, равный размеру записи вхождения.
3. Способ по п.2, в котором одна категория имеет размер записи вхождения, которая указывает на то, что запись частоты вхождений ключевого слова не сохраняется в списке частоты вхождений.
4. Способ по п.2, в котором каждая из категорий конечного набора дополнительно содержит основное значение, а каждая из записей списка дельта-индексов идентификатора ID документа представляет собой символ, являющийся суммой основного значения категории и сопоставленной с ней записи дельта-индекса идентификатора ID документа.
5. Способ по п.4, в котором значения символов формируют одиночную непрерывную последовательность через все категории в конечном наборе категорий.
6. Способ по п.4, дополнительно содержащий этапы, на которых:
представляют список дельта-индексов идентификатора ID документа с применением одиночного набора значений дельта-индексов идентификатора ID документа, в котором каждая из конечного набора категорий представляет собой весь набор, а каждое дискретное значение дельта-индекса идентификатора ID документа входит в каждую вышеупомянутую категорию с отличным значением символа, причем каждое значение символа представляет собой отличное значение дельта-индекса идентификатора ID документа и составляет пару размеру записи вхождения.
7. Способ по п.6, дополнительно содержащий этапы, на которых:
обеспечивают таблицу кодирования, применяемую для сжатия списка значений идентификатора ID документа, причем упорядочение кодов в таблице кодирования соответствует порядку сопоставленных с ними символов конечного набора категорий, причем на основе упорядочения может быть вычислен символ, соответствующий каждому коду таблицы кодирования.
8. Способ по п.7, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(a) сжимают список дельта-индексов идентификатора ID документа, с применением кодирования Хаффмана, модифицированного посредством определения верхнего порогового значения размера дельта-индекса идентификатора ID документа;
(b) не кодируют все значения дельта-индекса идентификатора ID документа, превышающие верхнее пороговое значение; и
(c) явным образом сохраняют все значения дельта-индекса идентификатора ID документа, превышающие верхнее пороговое значение списка дельта-индексов идентификатора ID документа.
9. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
сжатый список дельта-индексов идентификатора ID документа определяет набор документов на основе множества ключевых слов, проводят поиск по набору документов посредством применения сжатого списка дельта-индексов идентификатора ID документа для идентифицирования подмножества документов, содержащих данное ключевое слово, и применяют список вхождений для идентифицирования того, сколько раз данное ключевое слово входит в каждый документ подмножества документов.
10. Способ поиска ключевых слов, входящих во множество документов области поиска, содержащий этапы, на которых:
(a) используют индекс (100) для идентификации документов, содержащих ключевые слова, причем индекс (100) содержит закодированный список (708) дельта-индексов идентификатора ID документа, причем список дельта-индексов идентификатора ID документа содержит множество записей, причем в каждой вышеупомянутой записи применяется символ для представления значения дельта-индекса идентификатора ID документа для каждого из множества документов области поиска, содержащей ключевое слово; и
(b) сопоставляют (1016) каждый из символов (902) списка (708) дельта-индексов идентификатора ID документа с одним из конечных наборов категорий (502) и с порядком в каждом конечном наборе категорий (502).
11. Способ по п.10, в котором каждая категория содержит основное значение, а каждый символ в списке дельта-индексов идентификатора ID документа является суммой основного значения сопоставленной с ним категории и значения дельта-индекса идентификатора ID документа, представляющего этот символ.
12. Способ по п.11, дополнительно содержащий этапы, на которых:
представляют список дельта-индексов идентификатора ID документа, с применением одиночного набора значений дельта-индексов идентификатора ID документа, причем каждая вышеупомянутая категория представляет весь набор, и каждое дискретное значение дельта-индекса идентификатора ID документа появляется в каждой вышеупомянутой категории с отличным значением символа.
13. Способ по п.12, дополнительно содержащий этапы, на которых:
кодируют список дельта-индексов идентификатора ID документа посредством способа, применяющего таблицу кодирования, причем упорядочение кодов в таблице кодирования соответствует порядку сопоставленных с ними символов вышеупомянутых категорий, причем символ, соответствующий каждому коду таблицы кодирования, может быть вычислен на основе упорядочения кодов.
14. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(a) кодируют список дельта-индексов идентификатора ID документа с применением кодирования Хаффмана, модифицированного посредством задания верхнего порогового значения размера дельта-индексов идентификатора ID документа;
(b) не кодируют все числовые значения дельта-индексов идентификатора ID документа, превышающие верхнее пороговое значение; и
(c) явным образом сохраняют все числовые значения дельта-индексов идентификатора ID документа, превышающие верхнее пороговое значение списка дельта-индексов идентификатора ID документа.
15. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
применяют список частоты вхождений для определения количества вхождений ключевого слова в каждый документ, в котором в списке частоты вхождений имеется запись частоты вхождения ключевого слова, сопоставленная по меньшей мере с некоторыми из записей списка дельта-индексов идентификатора ID документа.
16. Способ по п.15, в котором список частоты вхождений содержит последовательность непрерывных записей переменной длины, а длину каждой записи выбирают из конечного набора постоянных значений.
17. Способ по п.16, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(a) сопоставляют каждую категорию с размером записи вхождения; и
(b) сохраняют каждую запись списка частоты вхождений для записи списка дельта-индексов идентификатора ID документа, сопоставленного с категорией в поле, имеющем размер, равный размеру поля, сопоставленного с категорией.
18. Способ по п.17, в котором одна категория имеет размер записи вхождения, которая указывает на то, что частота вхождений не сохраняется в списке частоты вхождений.
19. Способ поиска ключевых слов, появляющихся во множестве документов в области поиска, содержащий этапы, на которых:
(a) обеспечивают структуру (100) индекса, в которой имеется множество записей (400) ключевого слова, причем каждая вышеупомянутая запись (400) ключевого слова содержит:
(1) множество логических категорий (502):
(i) причем каждая вышеупомянутая категория (502) содержит основное значение (608) символа, размер (606) записи вхождения и набор символов,
(ii) каждая вышеупомянутая категория (502), представляет идентичную непрерывную последовательность значений дельта-индексов идентификатора ID документа как отдельную последовательность символов (1008), и
(iii) каждый вышеупомянутый символ (1008) вычисляют как сумму основного значения (608) символа категории (502) и значения дельта-индекса идентификатора ID документа, которое представляет данный символ (602);
(2) сжатый список (708) дельта-индексов идентификатора ID документа, в котором имеется последовательность непрерывных записей (904) дельта-индексов идентификатора ID документа переменной длины, по одной на каждый из множества документов области поиска, содержащей ключевое слово:
(i) причем каждая вышеупомянутая запись (904) дельта-индексов идентификатора ID документа, сопоставлена с одной из множества логических категорий (502), и
(ii) каждая вышеупомянутая запись (904) дельта-индексов идентификатора ID документа, содержит соответствующий символ (1008) из сопоставленной с ней логической категории (502);
(3) список (710) частоты вхождений, в котором имеются последовательности непрерывных записей частоты вхождений ключевого слова переменной длины:
(i) причем каждая вышеупомянутая запись частоты вхождений сопоставлена с одной из записей (904) дельта-индекса идентификатора ID документа, и
(ii) каждое вышеупомянутое значение частоты вхождений ключевого слова сохраняется в поле, размер которого равен размеру (606) записи вхождения логической категории (502), с которой сопоставлена запись (904) дельта-индекса идентификатора ID документа; и
(4) таблицу (504) кодирования, в которой имеется список кодов (902):
(i) причем каждый вышеупомянутый код (902) сопоставлен с символом из одного из множества логических категорий (502), и
(ii) упорядочение кодов соответствует порядку сопоставленных с ними символов во множестве логических категорий (502), причем может быть вычислен символ, соответствующий каждому вышеупомянутому коду (902) таблицы (504) кодирования; и
(b) проводят (202) поиск по множеству документов посредством применения списка дельта-индексов идентификатора ID документа для идентифицирования документов, содержащих ключевые слова, с применением списка (710) частоты вхождений для идентифицирования количества вхождений ключевого слова в каждый документ, и с применением таблицы (504) кодирования для сжатия списка (708) дельта-индексов идентификатора ID документа.
20. Способ по п.19, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(a) кодируют список дельта-индексов идентификатора ID документа с применением кодирования Хаффмана, модифицированного посредством задания верхнего порогового значения размера дельта-индексов идентификатора ID документа;
(b) не кодируют все значения дельта-индексов идентификатора ID документа, превышающие верхнее пороговое значение; и
(c) явным образом сохраняют все значения дельта-индексов идентификатора ID документа, превышающие верхнее пороговое значение в списке дельта-индексов идентификатора ID документа.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US12/139,213 US8166041B2 (en) | 2008-06-13 | 2008-06-13 | Search index format optimizations |
| US12/139,213 | 2008-06-13 | ||
| PCT/US2009/043816 WO2009151861A2 (en) | 2008-06-13 | 2009-05-13 | Search index format optimizations |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010150819A true RU2010150819A (ru) | 2012-06-27 |
| RU2503058C2 RU2503058C2 (ru) | 2013-12-27 |
Family
ID=41415696
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010150819/08A RU2503058C2 (ru) | 2008-06-13 | 2009-05-13 | Оптимизация формата поискового индекса |
Country Status (13)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US8166041B2 (ru) |
| EP (1) | EP2310959A4 (ru) |
| JP (1) | JP5415529B2 (ru) |
| KR (1) | KR101527994B1 (ru) |
| CN (1) | CN102057378B (ru) |
| AU (1) | AU2009257851B2 (ru) |
| BR (1) | BRPI0912728A2 (ru) |
| HK (1) | HK1157897A1 (ru) |
| IL (1) | IL208807A (ru) |
| RU (1) | RU2503058C2 (ru) |
| TW (1) | TWI480744B (ru) |
| WO (1) | WO2009151861A2 (ru) |
| ZA (1) | ZA201007424B (ru) |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8504552B2 (en) * | 2007-03-26 | 2013-08-06 | Business Objects Software Ltd. | Query based paging through a collection of values |
| US8166041B2 (en) | 2008-06-13 | 2012-04-24 | Microsoft Corporation | Search index format optimizations |
| CN101739400B (zh) * | 2008-11-11 | 2014-08-13 | 日电（中国）有限公司 | 生成索引的方法和装置以及检索方法和装置 |
| US9298722B2 (en) * | 2009-07-16 | 2016-03-29 | Novell, Inc. | Optimal sequential (de)compression of digital data |
| US8832103B2 (en) | 2010-04-13 | 2014-09-09 | Novell, Inc. | Relevancy filter for new data based on underlying files |
| US8566324B1 (en) | 2010-09-12 | 2013-10-22 | Giovanni M Sacco | Inverted index and inverted list process for storing and retrieving information |
| US8996531B1 (en) | 2010-09-12 | 2015-03-31 | Giovanni M Sacco | Inverted index and inverted list process for storing and retrieving information |
| US20120078874A1 (en) | 2010-09-27 | 2012-03-29 | International Business Machine Corporation | Search Engine Indexing |
| US9336225B2 (en) * | 2011-02-24 | 2016-05-10 | A9.Com, Inc. | Encoding of variable-length data with unary formats |
| US9058377B2 (en) * | 2011-06-03 | 2015-06-16 | Google Inc. | Fixed width encoding document posting lists |
| US9581612B2 (en) | 2013-08-26 | 2017-02-28 | EveryFit, Inc. | Systems and methods for a power efficient method for detecting wear and non-wear of a sensor |
| US9947198B2 (en) | 2013-08-26 | 2018-04-17 | EveryFit, Inc. | Systems and methods for context-aware transmission of longitudinal safety and wellness data wearable sensors |
| US9554747B2 (en) | 2013-08-26 | 2017-01-31 | EveryFit, Inc. | Power efficient system and method for measuring physical activity in resource constrained devices |
| WO2015052690A1 (en) * | 2013-10-10 | 2015-04-16 | Yandex Europe Ag | Methods and systems for indexing references to documents of a database and for locating documents in the database |
| US10055482B2 (en) * | 2014-03-18 | 2018-08-21 | Ntt Docomo Inc. | Knowledge engine for managing massive complex structured data |
| US11741121B2 (en) | 2019-11-22 | 2023-08-29 | Takashi Suzuki | Computerized data compression and analysis using potentially non-adjacent pairs |
| CN107766414B (zh) * | 2017-09-06 | 2020-06-12 | 北京三快在线科技有限公司 | 多文档交集获取方法、装置、设备及可读存储介质 |
| US11073828B2 (en) * | 2017-12-08 | 2021-07-27 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Compression of semantic information for task and motion planning |
| CN112435674A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-02 | 北京百瑞互联技术有限公司 | 优化频谱数据的lc3算术编码搜索表的方法、装置、介质 |
Family Cites Families (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02158870A (ja) * | 1988-12-12 | 1990-06-19 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | データベース検索方式 |
| CA2000006C (en) * | 1989-01-23 | 1994-07-12 | Walter W. Chang | Combinatorial signatures for data encoding and searching |
| CA2066559A1 (en) * | 1991-07-29 | 1993-01-30 | Walter S. Rosenbaum | Non-text object storage and retrieval |
| US5649183A (en) * | 1992-12-08 | 1997-07-15 | Microsoft Corporation | Method for compressing full text indexes with document identifiers and location offsets |
| CA2125337A1 (en) * | 1993-06-30 | 1994-12-31 | Marlin Jay Eller | Method and system for searching compressed data |
| US5696963A (en) * | 1993-11-19 | 1997-12-09 | Waverley Holdings, Inc. | System, method and computer program product for searching through an individual document and a group of documents |
| JP3531281B2 (ja) * | 1995-04-18 | 2004-05-24 | 富士ゼロックス株式会社 | 文書登録検索装置 |
| US5987459A (en) * | 1996-03-15 | 1999-11-16 | Regents Of The University Of Minnesota | Image and document management system for content-based retrieval |
| JP3898717B2 (ja) * | 1997-02-28 | 2007-03-28 | 富士通株式会社 | データ圧縮／復元装置およびデータ圧縮／復元方法 |
| US6134541A (en) * | 1997-10-31 | 2000-10-17 | International Business Machines Corporation | Searching multidimensional indexes using associated clustering and dimension reduction information |
| KR19990069299A (ko) * | 1998-02-06 | 1999-09-06 | 윤종용 | 특정 위치에 속한 정보를 찾는 웹 검색 방법 |
| JP3664874B2 (ja) * | 1998-03-28 | 2005-06-29 | 松下電器産業株式会社 | 文書検索装置 |
| US6055526A (en) * | 1998-04-02 | 2000-04-25 | Sun Microsystems, Inc. | Data indexing technique |
| JP2000101847A (ja) * | 1998-09-21 | 2000-04-07 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像信号符号化方法、画像信号復号方法および装置 |
| GB9825102D0 (en) * | 1998-11-16 | 1999-01-13 | Insignia Solutions Plc | Computer system |
| JP2000298668A (ja) * | 1999-04-12 | 2000-10-24 | Ntt Data Corp | 情報検索システムの情報格納装置及び方法 |
| US6353825B1 (en) * | 1999-07-30 | 2002-03-05 | Verizon Laboratories Inc. | Method and device for classification using iterative information retrieval techniques |
| US6636849B1 (en) * | 1999-11-23 | 2003-10-21 | Genmetrics, Inc. | Data search employing metric spaces, multigrid indexes, and B-grid trees |
| IES20000407A2 (en) * | 2000-05-24 | 2001-08-08 | Nua Ltd | A System and Method for Categorising and Retrieving Documents on a Network |
| CN1203411C (zh) * | 2000-11-10 | 2005-05-25 | 林圣富 | 资料索引搜寻存取管理方法 |
| US6801904B2 (en) * | 2001-10-19 | 2004-10-05 | Microsoft Corporation | System for keyword based searching over relational databases |
| US7028045B2 (en) * | 2002-01-25 | 2006-04-11 | International Business Machines Corporation | Compressing index files in information retrieval |
| US6993534B2 (en) * | 2002-05-08 | 2006-01-31 | International Business Machines Corporation | Data store for knowledge-based data mining system |
| US7243110B2 (en) * | 2004-02-20 | 2007-07-10 | Sand Technology Inc. | Searchable archive |
| RU2266560C1 (ru) * | 2004-04-28 | 2005-12-20 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Институт промышленного развития "Информэлектро" | Способ поиска информации в политематических массивах неструктурированных текстов |
| CN101025737B (zh) * | 2006-02-22 | 2011-08-17 | 王东 | 基于关注度的同源信息搜索引擎聚合显示方法 |
| TW200807264A (en) * | 2006-07-26 | 2008-02-01 | Yu Chun Hsia | Multimedia data search system and method thereof |
| US7756877B2 (en) * | 2006-08-04 | 2010-07-13 | Apple Inc. | Index compression |
| US8321485B2 (en) * | 2006-11-08 | 2012-11-27 | Hitachi, Ltd. | Device and method for constructing inverted indexes |
| US20080162432A1 (en) * | 2006-12-29 | 2008-07-03 | Wen-Shan Wang | Search table for unary k-th order exp-golomb decoder |
| CN100470551C (zh) * | 2007-08-24 | 2009-03-18 | 新诺亚舟科技（深圳）有限公司 | 在手持学习终端上实现的联合搜索的方法 |
| US7853598B2 (en) * | 2007-10-01 | 2010-12-14 | Sap Ag | Compressed storage of documents using inverted indexes |
| US8166041B2 (en) | 2008-06-13 | 2012-04-24 | Microsoft Corporation | Search index format optimizations |
-
2008
- 2008-06-13 US US12/139,213 patent/US8166041B2/en active Active
-
2009
- 2009-05-13 EP EP09763152A patent/EP2310959A4/en not_active Withdrawn
- 2009-05-13 BR BRPI0912728A patent/BRPI0912728A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2009-05-13 WO PCT/US2009/043816 patent/WO2009151861A2/en active Application Filing
- 2009-05-13 JP JP2011513530A patent/JP5415529B2/ja active Active
- 2009-05-13 AU AU2009257851A patent/AU2009257851B2/en active Active
- 2009-05-13 KR KR1020107027517A patent/KR101527994B1/ko active IP Right Grant
- 2009-05-13 RU RU2010150819/08A patent/RU2503058C2/ru active
- 2009-05-13 CN CN2009801224702A patent/CN102057378B/zh active Active
- 2009-05-14 TW TW098116039A patent/TWI480744B/zh not_active IP Right Cessation
-
2010
- 2010-10-18 ZA ZA2010/07424A patent/ZA201007424B/en unknown
- 2010-10-19 IL IL208807A patent/IL208807A/en not_active IP Right Cessation
-
2011
- 2011-11-09 HK HK11112121.4A patent/HK1157897A1/xx unknown
-
2012
- 2012-03-19 US US13/424,137 patent/US8914380B2/en active Active
-
2014
- 2014-11-06 US US14/534,498 patent/US20150066899A1/en not_active Abandoned
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2310959A2 (en) | 2011-04-20 |
| RU2503058C2 (ru) | 2013-12-27 |
| KR20110027679A (ko) | 2011-03-16 |
| US20090313238A1 (en) | 2009-12-17 |
| ZA201007424B (en) | 2011-12-28 |
| JP2011523152A (ja) | 2011-08-04 |
| IL208807A0 (en) | 2011-01-31 |
| AU2009257851A1 (en) | 2009-12-17 |
| CN102057378B (zh) | 2013-04-24 |
| JP5415529B2 (ja) | 2014-02-12 |
| WO2009151861A2 (en) | 2009-12-17 |
| TWI480744B (zh) | 2015-04-11 |
| US20120179668A1 (en) | 2012-07-12 |
| HK1157897A1 (en) | 2012-07-06 |
| CN102057378A (zh) | 2011-05-11 |
| KR101527994B1 (ko) | 2015-06-10 |
| IL208807A (en) | 2014-06-30 |
| US20150066899A1 (en) | 2015-03-05 |
| AU2009257851B2 (en) | 2014-07-03 |
| EP2310959A4 (en) | 2012-10-31 |
| TW201009616A (en) | 2010-03-01 |
| WO2009151861A3 (en) | 2010-02-18 |
| US8166041B2 (en) | 2012-04-24 |
| US8914380B2 (en) | 2014-12-16 |
| BRPI0912728A2 (pt) | 2019-08-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2010150819A (ru) | Оптимизация формата поискового индекса | |
| JP2011523152A5 (ru) | ||
| KR101049699B1 (ko) | 데이터의 압축방법 | |
| CN101783788B (zh) | 文件压缩、解压缩方法、装置及压缩文件搜索方法、装置 | |
| US8933829B2 (en) | Data compression using dictionary encoding | |
| Stabno et al. | RLH: Bitmap compression technique based on run-length and Huffman encoding | |
| RU2015156692A (ru) | Способ и система базы данных для индексирования ссылок на документы базы данных | |
| US8392433B2 (en) | Self-indexer and self indexing system | |
| US11488061B2 (en) | High-dimensional data nearest-neighbor query method based on variable-length hash codes | |
| Grabowski et al. | Engineering relative compression of genomes | |
| WO2009001174A1 (en) | System and method for data compression and storage allowing fast retrieval | |
| CN117194490B (zh) | 基于人工智能的金融大数据存储查询方法 | |
| Ma et al. | BreadZip: a combination of network traffic data and bitmap index encoding algorithm | |
| CN101216852A (zh) | 基于序列模式的数据导入及查询方法 | |
| Özbey | Joint Compression of Document Identifiers and Term Frequencies via Dense Unary Codes | |
| Klein et al. | Enhanced Extraction from Huffman Encoded Files. | |
| Chen et al. | Using d-gap patterns for index compression | |
| Islam et al. | An Enhanced Short Text Compression Scheme for Smart Devices. | |
| Rajon et al. | An Effective Approach for Compression of Bengali Text | |
| Belazzougui et al. | Optimal Lower and Upper Bounds for Representing Sequences | |
| CN111831876A (zh) | 查询方法、设备和存储介质 | |
| Islam et al. | Short text compression for smart devices | |
| CN112435674A (zh) | 优化频谱数据的lc3算术编码搜索表的方法、装置、介质 | |
| CN117421481A (zh) | 人群查找方法、系统、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| Mamun et al. | A new compression based index structure for efficient information retrieval |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20150306 |