【摘 要】
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在多媒体信息检索和数据挖掘等应用领域,实现高维矢量的K近邻搜索是非常具有挑战性的研究课题,为此人们提出了很多种索引结构.然而,现有研究成果表明,随着矢量维数的增加,基
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，上海市科技发展基金
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在多媒体信息检索和数据挖掘等应用领域,实现高维矢量的K近邻搜索是非常具有挑战性的研究课题,为此人们提出了很多种索引结构.然而,现有研究成果表明,随着矢量维数的增加,基于树状索引结构的查询性能急剧下降,例如在R-Tree,X-Tree和SS-Tree中都会出现"维数灾难".为此,又引入近似压缩的思想,即通过压缩数据来减少查询过程中的磁盘读写代价,例如VA-File等,不过,VA-File没有对近似矢量数据做任何的排序或层次处理.提出了一种新的索引结构VAR-Tree,它将VA-File与
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