摘要
基于本体的案例检索系统中,由于数据库中的案例数量随着时间的推移而成倍增加,案例检索的效率不断降低。提出了一种多维案例检索算法——DRR,该算法通过将多维空间案例点降维成二维空间点,利用一个二维空间点来代表类案例点组成的集合,并对此二维空间点建立R树空间索引,通过两级检索的方法,加速了检索效率和准确率。实验证明,该方法不仅提高了案例检索的准确率,还极大地提高了案例检索的效率。
In ontology-based case retrieval system, because the number of cases in the database can double increases with time, the efficiency of case retrieval continues lower. This paper presented a multi-dimensional case retrieval algo- rithm-the DRR(Dimensionality Reduction of R-Tree), the algorithm dimensionality reduces the case point of the multi- dimensional space to two-dimensional space point, uses a two-dimensional space points to represent the collection on be- half of the class case points, and biulds R-tree spatial index for this two-dimensional space point accelerates the retrieval efficiency and accuracy by the two search methods. It is proved that the method not only improves the accuracy of case retrieval, but also greatly improves the efficiency of case retrieval.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期86-88,125,共4页
Computer Science
基金
空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室开放研究基金(201006)
2011年福建省科技拥军基金(JG2011005)
2012年福建省科技拥军基金(JG2012003)
2012年福建省自然科学基金(2012J01168)资助
关键词
案例检索
R树索引
相对点
相对向量
Case retrieval,R-tree index,Relative point,Relative vector