| CS-Chord:基于聚类分离的分布式高维向量索引 |
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| 作者姓名： | 袁鑫攀 汪灿飞 龙军 彭成 |
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| 作者单位： | 湖南工业大学计算机学院 株洲412007;湖南工业大学智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室 株洲412007,湖南工业大学计算机学院 株洲412007;湖南工业大学智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室 株洲412007,中南大学信息科学与工程学院 长沙410083,湖南工业大学计算机学院 株洲412007;湖南工业大学智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室 株洲412007 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金项目(61402165),湖南省自然科学基金项目(2015JJ3058),湖南省重点研发计划(2016JC2018),国家基金应急管理项目(S1651002),2016年湖南工业大学研究生校级创新基金项目(CX1606)资助 |
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| 摘 要： | M-Chord是一种基于P2P网络的高维向量索引,其聚类边缘的向量容易与搜索圆频繁相交,使得查找的区域增多,降低了M-Chord的效率。提出一种基于聚类分离的分布式高维向量索引(CS-Chord),将边缘区域的高频检索向量从Chord环中分离出来,集中存储在服务器上,中心区域的向量仍存储于Chord环中,节省了大量资源的定位时间,从而提高检索效率。实验结果表明:在查询半径为0.2时,CS-Chord距离计算次数约为2000,比M-Chord减少了约2500次;CS-Chord消息转发次数约降低150次,仅为M-Chord的50%。
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| 关 键 词： | 高维向量 聚类 Chord 分布式索引 |
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