Parallel text index construction
| dc.contributor.advisor | Fischer, Johannes | |
| dc.contributor.author | Kurpicz, Florian | |
| dc.contributor.referee | Puglisi, Simon J. | |
| dc.date.accepted | 2020-05-26 | |
| dc.date.accessioned | 2020-07-07T06:55:18Z | |
| dc.date.available | 2020-07-07T06:55:18Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | In dieser Dissertation betrachten wir die parallele Konstruktion von Text-Indizes. Text-Indizes stellen Zusatzinformationen über Texte bereit, die Anfragen hinsichtlich dieser Texte beschleunigen können. Ein Beispiel hierfür sind Volltext-Indizes, welche für eine effiziente Phrasensuche genutzt werden, also etwa für die Frage, ob eine Phrase in einem Text vorkommt oder nicht. Diese Dissertation befasst sich hauptsächlich, aber nicht ausschließlich mit der parallelen Konstruktion von Text-Indizes im geteilten und verteilten Speicher. Im ersten Teil der Dissertation betrachten wir Wavelet-Trees. Dabei handelt es sich um kompakte Indizes, welche Rank- und Select-Anfragen von binären Alphabeten auf Alphabete beliebiger Größe verallgemeinern. Im zweiten Teil der Dissertation betrachten wir das Suffix-Array, den am besten erforschten Text-Index überhaupt. Das Suffix-Array enthält die Startpositionen aller lexikografisch sortierten Suffixe eines Textes, d.h., wir möchten alle Suffixe eines Textes sortieren. Oft wird das Suffix-Array um das Longest-Common-Prefix-Array (LCP-Array) erweitert. Das LCP-Array enthält die Länge der längsten gemeinsamen Präfixe zweier lexikografisch konsekutiven Suffixe. Abschließend nutzen wir verteilte Suffix- und LCP-Arrays, um den Distributed-Patricia-Trie zu konstruieren. Dieser erlaubt es uns, verschiedene Phrase-Anfragen effizienter zu beantworten, als wenn wir nur das Suffix-Array nutzen. | de |
| dc.description.abstract | The focus of this dissertation is the parallel construction of text indices. Text indices provide additional information about a text that allow to answer queries faster. Full-text indices for example are used to efficiently answer phrase queries, i.e., if and where a phrase occurs in a text. The research in this dissertation is focused on but not limited to parallel construction algorithms for text indices in both shared and distributed memory. In the first part, we look at wavelet trees: a compact index that generalizes rank and select queries from binary alphabets to alphabets of arbitrary size. In the second part of this dissertation, we consider the suffix array---one of the most researched text indices.The suffix array of a text contains the starting positions of the text's lexicographically sorted suffixes, i.e., we want to sort all its suffixes. Finally, we use the distributed suffix arrays (and LCP arrays) to compute distributed Patricia tries. This allows us to answer different phrase queries more efficiently than using only the suffix array. | en |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/39196 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-21114 | |
| dc.language.iso | en | de |
| dc.subject | Parallel algorithms | en |
| dc.subject | Shared memory | en |
| dc.subject | Distributed memory | en |
| dc.subject | Text index | en |
| dc.subject | Wavelet tree | en |
| dc.subject | Suffix array | en |
| dc.subject.ddc | 004 | |
| dc.subject.rswk | Paralleler Algorithmus | de |
| dc.subject.rswk | Gemeinsamer Speicher | de |
| dc.subject.rswk | Verteilter Speicher | de |
| dc.subject.rswk | Wavelet | de |
| dc.subject.rswk | Suffix Array | de |
| dc.title | Parallel text index construction | en |
| dc.type | Text | de |
| dc.type.publicationtype | doctoralThesis | de |
| dcterms.accessRights | open access | |
| eldorado.secondarypublication | false | de |