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超平面树:度量空间中相似性搜索的索引结构
引用本文:李建中,张兆功.超平面树:度量空间中相似性搜索的索引结构[J].计算机研究与发展,2003,40(8):1209-1215.
作者姓名:李建中  张兆功
作者单位:黑龙江大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
基金项目:国家自然科学基金 ( 60 2 73 0 82 ),国家“九七三”重点基础研究发展规划基金 (G19990 3 2 70 4),国家“八六三”高技术研究发展计划( 2 0 0 1- AA -415 - 410 ),国家教委博士基金 ( 2 0 0 0 0 2 13 0 3 ),黑龙江省自然科学基金 (F0 0 - 11)
摘    要:相似性搜索是从数据库中检索出同给定数据对象相似的数据对象,已有的基于R-tree的相似性搜索,当搜索空间的维的个数较小时效率较高,但当搜索空间的维的个数较大时则效率很低.针对此问题,提出了新的度量空间分割方法和索引结构pgh-tree,利用数据对象与很少几个固定参考对象的距离之差进行数据分割和索引,产生一个平衡的索引树.在此基础上,提出了新的算法,利用查询数据对象与固定参考对象的距离之差过滤掉大部分的不相关数据,具有较小的I/O代价和距离计算复杂性,平均复杂性为θ(n^0.58),是目前复杂性最小的相似性搜索算法.另外还讨论了基于pgh-tree的最近相邻点搜索策略.

关 键 词:算法  相似性搜索  度量空间  数据库  数据挖掘

Haperplane Tree: A Structure of Indexing Metric Spaces for Similarity Search Queries
LI Jian-Zhong and ZHANG Zhao-Gong.Haperplane Tree: A Structure of Indexing Metric Spaces for Similarity Search Queries[J].Journal of Computer Research and Development,2003,40(8):1209-1215.
Authors:LI Jian-Zhong and ZHANG Zhao-Gong
Abstract:
Keywords:algorithm  similarity search queries  metric space  database  data mining  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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