ND-Baum
Mehrdimensionale Indexierungsstruktur
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Die Bedeutung von Multimedia-Datenbanken hat in den letzten Jahren in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen zugenommen, z. B. in der Medizin, Geographie usw. Mit der zunehmenden Bedeutung und Nutzung, einschließlich der explosionsartigen Zunahme von Multimedia-Daten im Internet, nehmen auch die Dimensionen dieser Datenbanken zu. Diese Entwicklung führt zu einem Bedarf an effizienteren Indexstrukturen, damit Datenbanken nützlich sein können und in kurzer Zeit genaue Ergebnisse liefern. In der Regel verwenden diese Datenbanken mehrdimensionale Indexstrukturen, um mit Merkmalsvektoren u...
Die Bedeutung von Multimedia-Datenbanken hat in den letzten Jahren in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen zugenommen, z. B. in der Medizin, Geographie usw. Mit der zunehmenden Bedeutung und Nutzung, einschließlich der explosionsartigen Zunahme von Multimedia-Daten im Internet, nehmen auch die Dimensionen dieser Datenbanken zu. Diese Entwicklung führt zu einem Bedarf an effizienteren Indexstrukturen, damit Datenbanken nützlich sein können und in kurzer Zeit genaue Ergebnisse liefern. In der Regel verwenden diese Datenbanken mehrdimensionale Indexstrukturen, um mit Merkmalsvektoren umzugehen, die aus Multimediaelementen extrahiert werden. Die meisten bestehenden mehrdimensionalen Indexstrukturen leiden jedoch unter dem bekannten "Dimensionsfluch", der die Suche in hochdimensionalen Räumen zu einem schwierigen Problem macht. In dieser Arbeit haben wir eine effiziente Indexstruktur entwickelt, um große Datenbanken mit Daten hoher Dimensionen (über 100) zu unterstützen. Die neue Indexierungsstruktur ND-Tree (Norm Diagonal Tree) basiert auf einer neuen Technik zur Dimensionsreduktion, die auf zwei metrischen Maßen basiert, der euklidischen Norm und dem Abstand zur Diagonale des Einheitswürfels.
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