【摘 要】
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k-最近邻搜索（KNNS）在高维空间中应用非常广泛，但目前很多KNNS算法是基于欧氏距离对数据进行索引和搜索，不适合采用角相似性的应用。提出一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法（BA—
【机 构】
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湖北经济学院,武汉工程大学,武汉大学信息资源研究中心
【基金项目】
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湖北省教育厅资助项目（2008d095,D20081902）
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k-最近邻搜索（KNNS）在高维空间中应用非常广泛，但目前很多KNNS算法是基于欧氏距离对数据进行索引和搜索，不适合采用角相似性的应用。提出一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法（BA—KNNS）。该算法先提出基于角相似性的数据索引结构（BA—Index），参照一务中心线和一奈参照线，将数据以系列壳-超圆锥体方式进行组织并分别线性存储；然后确定查询对象的空间位置，有效确定一个以从原点到查询对象的直线为中心线的超圆锥体并在其中进行搜索。实验结果表明，BA-KNNS算法较其他k-最近邻搜索算法有更好的性能。
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