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一种基于编码的双距离树高维索引
【摘要】 提出一种基于编码的双距离树(EDD-tree)高维索引结构.对于高维空间中的数据点,首先通过k平均聚类算法将其聚成若干类,然后分别计算每个点对应的始点和质心距离,并对其进行编码得到对应的统一化索引键值,最后用基于分片的B+树建立索引.这样,高维空间的查询就转变成对一维空间的检索.实验证明该方法能更有效地缩小搜索空间,减少距离计算的代价.理论分析和实验都表明,EDD-tree索引在查询效率方面要明显优于其他的索引方法,尤其适合海量高维数据的查询.
【基金】 国家自然科学基金重点项目(批准号:60533090);国家杰出青年基金(批准号:60525108);国家自然科学基金(批准号:60272031);高等学校中英文图书数字化国际合作项目资助
- 【文献出处】 中国科学(E辑:信息科学) ,Science in China(Series E:Information Sciences) , 编辑部邮箱 ,2007年12期
- 【分类号】TP391.3
- 【被引频次】6
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