EMD-k Join: 提升概率数据top-k相似性连接效率
需积分: 9 32 浏览量
更新于2024-08-11
收藏 734KB PDF 举报
"基于EMD的概率数据top-k相似性连接 (2011年)"
这篇论文主要探讨了在概率数据管理领域中,如何高效地执行top-k相似性连接操作。地球移动距离(EMD, Earth Mover’s Distance)作为一种衡量概率分布之间相似性的标准,被论文选为度量方法。EMD的优势在于它对于噪声具有良好的抗干扰性,并且对概率分布之间的微小差异不敏感,这使得它成为处理概率数据的理想选择。然而,EMD计算的复杂度为O(n^3),这在处理大数据集时成为了一个显著的瓶颈。
针对这一问题,论文提出了EMD-k Join算法。该算法运用线性规划的对偶理论来为概率数据构建索引,从而减少不必要的精细EMD计算,显著提升了计算效率。在处理流程上,EMD-k Join算法侧重于使用复杂度较低的范围查询作为主要操作,通过逐步缩小搜索阈值来定位到最相似的k个数据项,这种方法有效地降低了算法的计算复杂度。
在实际应用中,论文通过使用真实数据集对EMD-k Join进行了测试,结果表明,该算法极大地提高了基于EMD的概率数据top-k相似性连接操作的执行效率。这项工作对于概率数据管理和相似性搜索领域的优化有着重要的理论和实践意义,对于处理大规模、高噪声的随机数据集提供了新的解决方案。
关键词涉及到的概率数据管理、EMD、对偶理论以及B+树索引,都是本文的核心技术点。概率数据管理是数据库领域的一个分支,专注于处理不确定性和随机性数据。EMD是概率分布相似性比较的重要工具。对偶理论则为构建高效索引提供了理论基础,而B+树索引是数据库系统中常用的高效数据结构,用于加速查询操作。
这篇论文在解决高复杂度的EMD计算问题上提出了创新性的算法,为概率数据的相似性搜索带来了显著的性能提升,为后续的研究和实际应用提供了有价值的参考。
2021-08-08 上传
2019-07-23 上传
2021-04-29 上传
2019-09-07 上传
2021-05-21 上传
2021-05-28 上传
2021-05-22 上传
点击了解资源详情
weixin_38674627
- 粉丝: 2
- 资源: 925
最新资源
- C++ Qt影院票务系统源码发布,代码稳定,高分毕业设计首选
- 纯CSS3实现逼真火焰手提灯动画效果
- Java编程基础课后练习答案解析
- typescript-atomizer: Atom 插件实现 TypeScript 语言与工具支持
- 51单片机项目源码分享:课程设计与毕设实践
- Qt画图程序实战:多文档与单文档示例解析
- 全屏H5圆圈缩放矩阵动画背景特效实现
- C#实现的手机触摸板服务端应用
- 数据结构与算法学习资源压缩包介绍
- stream-notifier: 简化Node.js流错误与成功通知方案
- 网页表格选择导出Excel的jQuery实例教程
- Prj19购物车系统项目压缩包解析
- 数据结构与算法学习实践指南
- Qt5实现A*寻路算法:结合C++和GUI
- terser-brunch:现代JavaScript文件压缩工具
- 掌握Power BI导出明细数据的操作指南