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信息网络中海量异构数据的组织搜索技术研究

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摘要

随着信息网络技术的发展,互联网中出现越来越多形式各异的数据资源.从海量异构的网络数据中准确高效地发现并获取用户所需的数据信息,需要对网络数据进行有效地组织管理并进行基于信息内容语义的相似搜索.为了实现基于语义的相似搜索,需要从网络数据中抽取其特征/属性构造语义空间,网络数据及查询信息抽象为高维特征/属性空间中的特征向量或高维点,通过高维点之间的距离/特征向量间夹角余弦值来衡量相似性.高维数据索引及降维技术是有效组织高维数据信息,实现快速相似性搜索的两种方法.本文对现有的高维数据索引结构及降维技术进行了系统地综述,然后介绍了现有基于P2P技术实现高维数据语义相似性查询的研究工作并展望了未来工作.

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来源
《第二届中国互联网学术年会》|2013年|225-239|共15页
会议地点张家界
作者
WU Chun-Qing; 吴纯青; REN Pei-Ge; 任沛阁; WANG Xiao-Feng; 王小峰;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类检索机;
关键词
信息网络; 海量异构数据; 组织搜索技术; 高维索引; 相似性查询;

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信息网络中海量异构数据的组织搜索技术研究

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