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空间数据库中反向最近邻查询在低维查询时一般利用基于R-Tree的改进树作为索引结构,由于树型索引结构本身的限制,R-Tree等索引结构的查询在高维中都会出现维数灾难。针对这个问题,提出了一种基于VARdnn-Tree的索引结构,采用量化压缩的方法存储数据,能够有效地支持高维查询。
一种基于VARdnn-Tree的反向最近邻查询方法
【摘 要】
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空间数据库中反向最近邻查询在低维查询时一般利用基于R-Tree的改进树作为索引结构,由于树型索引结构本身的限制,R-Tree等索引结构的查询在高维中都会出现维数灾难。针对这个问题,提出了一种基于VARdnn-Tree的索引结构,采用量化压缩的方法存储数据,能够有效地支持高维查询。
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2010年05期
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目（F200601）
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