引入角度信息改进的NB-Tree多维索引方法

徐焕; 林坤辉; 周昌乐

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引入角度信息改进的NB-Tree多维索引方法

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NB-Tree的缺点是只存储了对象的欧氏距离,忽略了具有相同欧氏距离的对象的位置信息,在范围检索中,不可避免会有欧氏距离相近而多维矢量并不相关的对象被作为检索对象读入内存,进行二次过滤,增大了不必要的I/O操作和距离计算。针对NB-Tree的不足,引入多维矢量的空间位置信息:与矢量[1,1,…,1,1n]的偏移角,提出了一种新的索引结构:New-NB-Tree,通过较少的计算,进一步加强过滤。

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来源
《计算机应用》 |2006年第s1期|253-254+263|共2页
作者
徐焕; 林坤辉; 周昌乐;
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作者单位

1. 厦门大学软件学院 2. 厦门大学信息科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
多维索引; 欧氏距离; 偏移角;

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