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【24h】

Subspace Similarity Search: Efficient k-NN Queries in Arbitrary Subspaces

机译:子空间相似性搜索:任意子空间中的有效k-NN查询

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摘要

There are abundant scenarios for applications of similarity search in databases where the similarity of objects is defined for a subset of attributes, i.e., in a subspace, only. While much research has been done in efficient support of single column similarity queries or of similarity queries in the full space, scarcely any support of similarity search in subspaces has been provided so far. The three existing approaches are variations of the sequential scan. Here, we propose the first index-based solution to subspace similarity search in arbitrary subspaces.
机译:对于数据库中的相似性搜索的应用,存在很多方案,其中仅针对属性的子集(即仅在子空间中)定义对象的相似性。尽管已经在有效支持整个空间中的单列相似性查询或相似性查询方面进行了大量研究,但到目前为止,几乎没有提供子空间中相似性搜索的任何支持。现有的三种方法是顺序扫描的变体。在这里,我们提出了第一个基于索引的解决方案,用于任意子空间中的子空间相似性搜索。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Heidelberg(DE);Heidelberg(DE)
  • 作者单位

    Institut fur Informatik, Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen;

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    Institut fur Informatik, Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen;

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    Institut fur Informatik, Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen;

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  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 TP311.13;
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