• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Conference on Computer Aided Systems Theory(EUROCAST 2005); 20050207-11; Las Palmas de Gran Canaria(ES) >Similarity Queries in Data Bases Using Metric Distances - from Modeling Semantics to Its Maintenance
【24h】

Similarity Queries in Data Bases Using Metric Distances - from Modeling Semantics to Its Maintenance

机译：使用度量距离的数据库中的相似性查询-从建模语义到维护

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Similarity queries in traditional databases work directly on attribute values. But, often similar attribute values do not indicate similar meanings. Semantic background information is needed to enhance similarity query performance. In this paper a method will be addressed which follows the idea to map attribute values to multidimensional points and then interpret the distances between that points as similarity. The second part brings the questions "How to arrange these points that they correspond to real world?" and "Can that be done automatically?" into focus and comes to the following result: For the case that all similarities are known in advance a good solution is given otherwise it turns to a complex optimization problem.
机译：传统数据库中的相似性查询直接作用于属性值。但是，通常相似的属性值并不表示相似的含义。需要语义背景信息来增强相似性查询性能。在本文中，将提出一种方法，该方法遵循将属性值映射到多维点，然后将这些点之间的距离解释为相似的想法。第二部分带来问题“如何安排这些点与现实世界相对应？”和“可以自动完成吗？”成为焦点，并得出以下结果：对于事先已知所有相似性的情况，给出了一个好的解决方案，否则将导致一个复杂的优化问题。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号