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多维向量动态索引结构研究
被引：8
作者：
周学海
李曦
龚育昌
赵振西
徐海燕
机构：
[1] 中国科学技术大学计算机科学与技术系
[2] 浙江大学计算机科学与工程系 安徽 合肥
[3] 安徽 合肥
[4] 浙江 杭州
来源：
基金：
安徽省自然科学基金;
关键词：
ER-Tree;
动态索引结构;
相似性检索;
D O I：
10.13328/j.cnki.jos.2002.04.043
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
多维向量的索引技术是多媒体数据库系统中的关键技术之一.集中研究基于向量空间模型的动态索引结构,以解决在图像数据库系统中按内容快速检索图像的对象问题.在分析研究R-Tree和R＊-Tree的基础上,提出了ER-Tree动态索引结构.该索引树用超球体划分多维向量空间,以有利于计算最近邻;吸取R＊-Tree树的重插技术,以增强索引树对数据集整体特征的表达能力,从而提高检索效率;通过引入插入安全点和删除安全点概念,有效地提高建树的效率.同时,给出了基于该结构的特征向量插入算法.实验结果表明,所提出的索引结构建树的效率比R＊-Tree提高10倍,检索的有效性也有明显的提高.
引用
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页码：768 / 773
页数：6
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