影响集问题及其多维向量动态索引结构的研究

摘要：

本文深入研究了逆k-最近邻居的理论基础,并吸取了索引树对多维数据集整体特征良好的表达能力,提出了基于多维向量的动态索引结构RkNNTree及其检索方式RkNNOuery算法，实验结果表明,在多维数据集中,该算法比朴素的RkNN查询算法效率有显著的提高。

关键词： k-最近邻居 逆k-最近邻居 影响集 动态索引结构 检索算法 数据库 多维数据集

作者: 陈健 印鉴 陈玲

作者单位: 中山大学计算机科学系,广州,510275

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十一届中国数据库学术会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 347-352

在线出版日期: 2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）