Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1186
Τίτλος: | The Effects of Dimensionality Curse in High Dimensional kNN Search |
Συγγραφείς: | Kouiroukidis, Nikolaos Evangelidis, Georgios |
Τύπος: | Conference Paper |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | high dimensional point indexing index performance comparison kNN search |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2011 |
Πρώτη Σελίδα: | 41 |
Τελευταία Σελίδα: | 45 |
Τίτλος Τόμου: | 2011 15th Panhellenic Conference on Informatics |
Επιτομή: | The dimensionality curse phenomenon states that in high dimensional spaces distances between nearest and farthest points from query points become almost equal. Therefore, nearest neighbor calculations cannot discriminate candidate points. Many indexing methods that try to cope with the dimensionality curse in high dimensional spaces have been proposed, but, usually these methods end up behaving like the sequential scan over the database in terms of accessed pages when queries like k-Nearest Neighbors are examined. In this paper, we experiment with state of the art multi-attribute indexing methods and try to investigate when these methods reach their limits, namely, at what dimensionality a kNN query requires visiting all the data pages. In our experiments we compare the Hybrid Tree, the R*-tree, and, the iDistance Method. |
URI: | https://doi.org/10.1109/PCI.2011.45 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1186 |
ISBN: | 978-1-61284-962-1 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.1109/PCI.2011.45 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2011_PCI_KE.pdf | 152,14 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons