【摘 要】
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在度量空间,像数字图像、文档和DNA序列这样的对象通常用高维特征向量点和距离函数表达语义。如何高效的在度量空间中处理高维数据的相似查询是对等网络数据管理的基本问题。以往在这方面的工作有许多局限性,例如不能适应高度动态的网络;数据倾斜时,查询效率下降等。设计了一个高效的算法——Dragon——来处理度量空间中的相似查询.Dragon通过以下设计高效地处理查询:1)Dragon是建立在之前设计的对等系
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004
【出 处】
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第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)
论文部分内容阅读
在度量空间,像数字图像、文档和DNA序列这样的对象通常用高维特征向量点和距离函数表达语义。如何高效的在度量空间中处理高维数据的相似查询是对等网络数据管理的基本问题。以往在这方面的工作有许多局限性,例如不能适应高度动态的网络;数据倾斜时,查询效率下降等。设计了一个高效的算法——Dragon——来处理度量空间中的相似查询.Dragon通过以下设计高效地处理查询:1)Dragon是建立在之前设计的对等系统——Phoenix——之上的,Phoenix是最优的对等网络.2)采用了集中数据库算法(iDistance)的部分方法来处理度量空间中的相似查询.3)为Phoenix系统中的每个结点设计了一个保序命名算法和路由剪枝算法来处理范围和KNN查询.最后,通过大量的实验验证了该设计——Dragon——优于以前的算法。
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