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面向海量数据的字符串相似度查询关键技术研究的中期报告
本项目旨在研究面向海量数据的字符串相似度查询关键技术，目前已完成中期报告，以下为报告内容概述：
1.研究背景与意义
随着互联网数据的爆炸式增长，字符串数据普遍存在于各个应用场景中。在实际应用中，需要对字符串进行相似度计算和查询，以满足不同应用场景下的需求，例如：文本去重、网络流量分类、关键词匹配等。面对海量数据，如何高效地进行字符串相似度查询，成为研究的关键问题。
2.已有研究进展
目前已有的字符串相似度计算算法主要有基于编辑距离的算法（如Levenshtein距离、Damerau-Levenshtein距离等）、基于特征提取的算法（如Jaccard相似度、余弦相似度等）、基于字符串匹配的算法（如正则表达式、KMP算法等）等。针对海量数据的查询问题，已有的研究主要依靠数据分片、索引结构、倒排索引、哈希索引等技术实现高效查询。
3.研究内容与进展
本项目的研究内容包括：基于多层哈希和分布式索引结构的字符串相似度查询算法研究、融合GPU加速的高效字符串匹配算法研究、基于深度学习的字符串特征提取和相似度计算算法研究等。目前已完成了多层哈希和分布式索引结构的算法设计与实现，并对其在实际数据集上进行了测试和分析。同时，也已完成了GPU加速的字符串匹配算法的研究，并进行了初步的实验验证。
4.研究展望
未来的研究方向包括：基于深度学习的字符串相似度计算算法进一步研究、针对多模态和异构数据进行字符串相似度计算研究、在分布式计算环境下提高查询效率和吞吐量等。