BC-iDistance:基于位码的优化高维索引

摘要：

在高维空间KNN查询算法中,近似向量和一维转换表示法能有效克服维数灾难,本文结合这两种思想,提出一种基于位码的优化高维索引结构(BC-iDistance).针对iDistance缺点,高维向一维转换引起的大量数据信息丢失,BC-iDistance不仅利用一维距离表示点对象和参考点间的远近关系,而且引入位码近似表示它们之间的位置关系,将高维向量压缩为二维向量表示.利用特殊的B+树组织,KNN检索时实现两层剪枝处理,降低I/O和距离计算代价.采用模拟数据和真实数据,实验验证了优化后的索引具有更高的检索效率.

关键词：高维索引、KNN查询位码、近似向量

所属期刊栏目：28

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划[2005]555

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1647-1651