一种基于主存Δ-tree的高维数据KNN连接算法

摘要：

KNN连接作为数据挖掘的基元,可以用来大幅度提高相似搜索、数据分析和数据挖掘的速度.到目前为止,对KNN连接的研究主要在基于磁盘系统的背景下进行,假设数据库太大以至于不能装入主存.随着RAM越来越大,价格也越来越低廉,这种假设逐渐受到挑战.因此,有必要重新对基于主存的KNN连接进行研究.在高效主存索引的基础上,采用编码解码、自底向上、深度优先遍历和剪枝等技术提出了一种新的KNN连接算法Δ-tree-KNN-Join.该算法解决了KNN连接中确定搜索半径困难的问题,提高了连接效率.在真实数据和合成聚类数据上进行了实验,结果显示Δ-tree-KNN-Join是一种有效的主存KNN连接算法.

关键词：相似连接、KNN连接、高维空间、主存、数据挖掘

所属期刊栏目：47

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目F200601

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1234-1243