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一种基于编码的双距离树高维索引 被引量：1

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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.
作者 庄毅 庄越挺 吴飞
机构地区 浙江大学计算机科学与技术学院
出处 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2007年第12期1491-1503,共13页 Science in China(Series E)
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
关键词 K近邻查询 类超球 质心片 始点片
分类号 TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献8

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引证文献1

二级引证文献2

中国科学（E辑）
2007年 第12期

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