VAR-Tree--一种新的高维数据索引结构

摘要：

在多媒体信息检索和数据挖掘等应用领域,实现高维矢量的K近邻搜索是非常具有挑战性的研究课题,为此人们提出了很多种索引结构.然而,现有研究成果表明,随着矢量维数的增加,基于树状索引结构的查询性能急剧下降,例如在R-Tree,X-Tree和SS-Tree中都会出现"维数灾难".为此,又引入近似压缩的思想,即通过压缩数据来减少查询过程中的磁盘读写代价,例如VA-File等,不过,VA-File没有对近似矢量数据做任何的排序或层次处理.提出了一种新的索引结构VAR-Tree,它将VA-File与R-Tree有机结合起来,用R-Tree管理和组织VA-File中的近似数据,并用已提出的R-Tree类相似查询算法实现基于VAR-Tree的查询.实验结果表明,VAR-Tree较好地提高了检索性能.

关键词：索引结构、相似性查询、信息检索

所属期刊栏目：42

分类号：TP311.134(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60373020,60402007;国家高技术研究发展计划863计划2002AA10311-5;上海市科技发展基金03DZ15019

在线出版日期：2005-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10-17