Drzewo ND
Struktura indeksowania wielowymiarowego
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
22,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
11 °P sammeln!
Znaczenie multimedialnych baz danych ro¿nie w ostatnich latach w najró¿niejszych obszarach zastosowä, takich jak: Medycyna, Geografia itp. Wraz ze wzrostem znaczenia i wykorzystania, w tym gwätownym wzrostem ilo¿ci danych multimedialnych w Internecie, pojawiaj¿ si¿ wi¿ksze rozmiary tych baz danych. Ta ewolucja stwarza potrzeb¿ bardziej wydajnych struktur indeksowania w taki sposób, aby bazy danych mog¿y by¿ u¿yteczne, zwracaj¿c dok¿adne wyniki w krótkim czasie. Zazwyczaj te bazy danych wykorzystuj¿ wielowymiarowe struktury indeksowania do radzenia sobie z wektorami cech wyodr...
Znaczenie multimedialnych baz danych ro¿nie w ostatnich latach w najró¿niejszych obszarach zastosowä, takich jak: Medycyna, Geografia itp. Wraz ze wzrostem znaczenia i wykorzystania, w tym gwätownym wzrostem ilo¿ci danych multimedialnych w Internecie, pojawiaj¿ si¿ wi¿ksze rozmiary tych baz danych. Ta ewolucja stwarza potrzeb¿ bardziej wydajnych struktur indeksowania w taki sposób, aby bazy danych mog¿y by¿ u¿yteczne, zwracaj¿c dok¿adne wyniki w krótkim czasie. Zazwyczaj te bazy danych wykorzystuj¿ wielowymiarowe struktury indeksowania do radzenia sobie z wektorami cech wyodr¿bnionymi z elementów multimedialnych. Jednak wi¿kszo¿¿ istniej¿cych wielowymiarowych struktur indeksuj¿cych cierpi z powodu dobrze znanego "przekle¿stwa wymiarowo¿ci", co sprawia, ¿e wyszukiwanie w przestrzeniach wielowymiarowych jest trudnym problemem. W niniejszej pracy opracowali¿my wydajn¿ struktur¿ indeksowania do obs¿ugi du¿ych baz danych zawieraj¿cych dane o wysokich wymiarach (ponad 100). Nowa struktura indeksowania, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), opiera si¿ na nowej technice redukcji wymiaru opartej na dwóch miarach metrycznych, normie euklidesowej i odleg¿o¿ci do przek¿tnej sze¿cianu jedno¿ci.
Andere Kunden interessierten sich für
