| 基于聚类分解的高维度量空间索引B~ -Tree |
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| 引用本文： | 张军旗,周向东,王梅,施伯乐.基于聚类分解的高维度量空间索引B~ -Tree[J].软件学报,2008,19(6). |
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| 作者姓名： | 张军旗 周向东 王梅 施伯乐 |
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| 作者单位： | 复旦大学,计算机与信息技术系,上海,200433 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家重点基础研究发展计划(973计划)，中国博士后科学基金，上海市自然科学基金，AMD大学合作计划 |
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| 摘 要： | 为了提高索引性能,高维度量空间索引通常采用K-Means等聚类技术来获取数据的分布信息.但是,已知的工作需要根据经验来确定聚类参数,缺乏对聚类与查询性能之间关系的理论分析.提出了一种基于聚类分解的高维度量空间B~ -tree索引,通过聚类分解,对数据进行更细致的划分来减少查询的数据访问.对聚类与查询代价的关系进行了讨论,通过查询代价模型,给出了最小查询代价条件下的聚类分解数目等理论的计算方法.实验显示,提出的索引方法明显优于iDistance等度量空间索引,最优聚类分解数的估计接近实际最优查询时所需的聚类参数.
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| 关 键 词： | 高维空间 索引结构 查询代价模型 聚类分割 |
Cluster Splitting Based High Dimensional Metric Space Index B~ -Tree |
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| ZHANG Jun-Qi,ZHOU Xiang-Dong,WANG Mei,SHI Bai-Le.Cluster Splitting Based High Dimensional Metric Space Index B~ -Tree[J].Journal of Software,2008,19(6). |
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| Authors: | ZHANG Jun-Qi ZHOU Xiang-Dong WANG Mei SHI Bai-Le |
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| Affiliation: | ZHANG Jun-Qi ZHOU Xiang-Dong~ WANG Mei SHI Bai-Le |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | high dimensional space index structure query cost model cluster partition |
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