【摘 要】
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在大规模多媒体数据库中进行基于内容的检索,高维数据索引结构的研究是重要问题.提出了一种有效的高维索引结构--自适应近似树,阐述了它的结构,给出了构建和检索算法.它结合
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金资助
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在大规模多媒体数据库中进行基于内容的检索,高维数据索引结构的研究是重要问题.提出了一种有效的高维索引结构--自适应近似树,阐述了它的结构,给出了构建和检索算法.它结合了树结构和顺序检索的共同优点,针对不同的数据分布情况可以自适应地调整结构,维数较低或数据分布偏斜较大时它呈现树的结构,高维或数据分布密集时呈现顺序扫描的结构,以达到更优的检索效率.在结构上,对MBR使用了压缩存储的方法以节省存储空间;在算法中充分利用了空间划分是MBS和MBR共存的特点;减少了大量复杂的计算,从而大大提高检索效率.
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