Albero ND
Struttura di indicizzazione multidimensionale
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L'importanza dei database multimediali è cresciuta negli ultimi anni nei più svariati settori di applicazione, quali: medicina, geografia, ecc. Con la crescita dell'importanza e dell'uso, compreso l'aumento esplosivo dei dati multimediali su Internet, aumentano anche le dimensioni di questi database. Questa evoluzione crea la necessità di strutture di indicizzazione più efficienti in modo che i database possano essere utili, restituendo risultati accurati in breve tempo. In genere, questi database utilizzano strutture di indicizzazione multidimensionali per gestire i vettori di caratterist...
L'importanza dei database multimediali è cresciuta negli ultimi anni nei più svariati settori di applicazione, quali: medicina, geografia, ecc. Con la crescita dell'importanza e dell'uso, compreso l'aumento esplosivo dei dati multimediali su Internet, aumentano anche le dimensioni di questi database. Questa evoluzione crea la necessità di strutture di indicizzazione più efficienti in modo che i database possano essere utili, restituendo risultati accurati in breve tempo. In genere, questi database utilizzano strutture di indicizzazione multidimensionali per gestire i vettori di caratteristiche estratti dagli elementi multimediali. Tuttavia, la maggior parte delle strutture di indicizzazione multidimensionali esistenti soffre della ben nota "maledizione della dimensionalità", che rende difficile la ricerca in spazi ad alta dimensionalità. In questo lavoro abbiamo sviluppato una struttura di indicizzazione efficiente per supportare database di grandi dimensioni contenenti dati di alta dimensionalità (oltre 100). La nuova struttura di indicizzazione, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), si basa su una nuova tecnica di riduzione delle dimensioni basata su due misure metriche, la norma euclidea e la distanza dalla diagonale del cubo unitario.
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