Árvore ND
Estrutura de indexação multidimensional
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A importância das bases de dados multimédia tem vindo a crescer ao longo dos últimos anos nas mais diversas áreas de aplicação, tais como: Medicina, Geografia, etc. Com o crescimento da importância e da utilização, incluindo o aumento explosivo de dados multimédia na Internet, surgem as maiores dimensões destas bases de dados. Esta evolução cria a necessidade de estruturas de indexação mais eficientes, de forma a que as bases de dados possam ser úteis, devolvendo resultados precisos num curto espaço de tempo. Normalmente, estas bases de dados utilizam estruturas de indexação...
A importância das bases de dados multimédia tem vindo a crescer ao longo dos últimos anos nas mais diversas áreas de aplicação, tais como: Medicina, Geografia, etc. Com o crescimento da importância e da utilização, incluindo o aumento explosivo de dados multimédia na Internet, surgem as maiores dimensões destas bases de dados. Esta evolução cria a necessidade de estruturas de indexação mais eficientes, de forma a que as bases de dados possam ser úteis, devolvendo resultados precisos num curto espaço de tempo. Normalmente, estas bases de dados utilizam estruturas de indexação multidimensionais para lidar com vectores de caraterísticas extraídos de elementos multimédia. No entanto, a maioria das estruturas de indexação multidimensional existentes sofre da conhecida "maldição da dimensionalidade", tornando a pesquisa em espaços de elevada dimensão um problema difícil. Neste trabalho desenvolvemos uma estrutura de indexação eficiente para suportar grandes bases de dados contendo dados de elevada dimensão (mais de 100). A nova estrutura de indexação, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), baseia-se numa nova técnica de redução de dimensão baseada em duas medidas métricas, a norma Euclidiana e a distância à diagonal do cubo da unidade.
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