多维向量动态索引结构研究

摘要：

多维向量的索引技术是多媒体数据库系统中的关键技术之一.集中研究基于向量空间模型的动态索引结构,以解决在图像数据库系统中按内容快速检索图像的对象问题.在分析研究R-Tree和R*-Tree的基础上,提出了ER-Tree动态索引结构.该索引树用超球体划分多维向量空间,以有利于计算最近邻;吸取R*-Tree树的重插技术,以增强索引树对数据集整体特征的表达能力,从而提高检索效率;通过引入插入安全点和删除安全点概念,有效地提高建树的效率.同时,给出了基于该结构的特征向量插入算法.实验结果表明,所提出的索引结构建树的效率比R*-Tree提高10倍,检索的有效性也有明显的提高.

关键词：ER-Tree、动态索引结构、相似性检索

所属期刊栏目：13

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金69503005;安徽省自然科学基金99043302

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：768-773