Index hybride pour la recherche approximative de mots-clés sur une base de données spatiales

Ce travail de recherche se concentre principalement sur la recherche de mots-clés spatiaux dans les bases de données spatiales. En particulier, pour répondre efficacement à une requête par mot-clé spatial, il est nécessaire de disposer d'un index hybride combinant des données de localisation et des données textuelles, appelé structure d'index géo-textuelle. La principale difficulté réside dans la combinaison d'indices textuels et spatiaux. Ce système vise à créer un index géo-textuel afin de réduire les coûts inutiles liés au traitement des requêtes par mots-clés spatiaux et le temps de recherche des résultats requis. Un algorithme de recherche de mots-clés spatiaux est proposé pour répondre aux demandes de mots-clés. Au cours du processus de recherche par mot-clé, des erreurs et des incohérences peuvent survenir lors de la saisie du mot-clé par l'utilisateur. Pour traiter ce type d'erreurs, la méthode de recherche approximative par chaîne est utilisée dans ce système. L'approche de la distance de Hamming est modifiée pour répondre efficacement au mot-clé même si les deux chaînes n'ont pas la même longueur. Cette distance de Hamming modifiée prend le même temps de recherche que l'original, mais les résultats sont plus précis que l'original.

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Su Nandar Aung a obtenu sa maîtrise en sciences informatiques et son doctorat à l'Université d'études informatiques de Yangon (UCSY), au Myanmar, en 2009 et 2015. Elle travaille comme tutrice à l'université informatique et a été membre du laboratoire SIG à l'UCSY. Ses recherches portent sur les systèmes d'information géographique, les systèmes de gestion de bases de données et la recherche d'informations.