VARdnn-Tree索引结构在高维查询中的反向最近邻查询方法

需积分: 5 0 下载量 89 浏览量 更新于2024-08-12 收藏 2.88MB PDF 举报
"该资源是一篇2010年的工程技术类论文,主要探讨了一种名为VARdnn-Tree的新型索引结构,用于解决高维空间数据库中的反向最近邻查询问题。传统的基于R-Tree的索引结构在处理高维查询时效率低下,而VARdnn-Tree通过量化压缩技术能有效支持高维查询。" 本文介绍了一种针对高维空间数据库反向最近邻查询的新方法,传统的方法如R-Tree在处理高维数据时会遇到“维数灾难”问题,即随着维度增加,查询效率急剧下降。为了解决这一问题,作者何云斌和郝忠孝提出了基于VARdnn-Tree的索引结构。 VARdnn-Tree是一种改进的索引结构,其核心在于采用量化压缩策略来存储数据。量化压缩是将连续的数据值离散化,转化为固定大小的表示,这在高维空间中可以显著减少数据占用的存储空间,并且有利于提高查询效率。在VARdnn-Tree中,这种压缩技术使得索引结构能够更有效地处理高维查询,避免了因维度增加而导致的性能瓶颈。 反向最近邻查询(Reverse Nearest Neighbor Query, RNN)是一种在空间数据库中寻找所有距离给定点最近的点的查询操作。在地理信息系统、推荐系统等领域有广泛应用。传统的R-Tree及其变种在低维度下表现良好,但随着维度的增加,查询复杂度增加,查询效率会显著降低。VARdnn-Tree的出现,为解决这一挑战提供了一个新的解决方案。 论文详细阐述了VARdnn-Tree的构建过程、查询算法以及如何利用量化压缩优化查询性能。通过实验分析,作者验证了VARdnn-Tree在高维空间中的优越性,表明其在查询速度和存储效率方面都有显著优势。 该研究对高维空间数据库领域的索引技术进行了重要贡献,为其他高维数据查询问题提供了参考,特别是在大数据和机器学习领域,高效处理高维数据是至关重要的。通过VARdnn-Tree,研究人员和开发者能够设计出更高效的查询机制,从而提升系统的整体性能。