Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1262
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorKouiroukidis, Nikolaos-
dc.contributor.authorEvangelidis, Georgios-
dc.date.accessioned2022-08-30T13:57:56Z-
dc.date.available2022-08-30T13:57:56Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.urihttp://ejournals.uniwa.gr/index.php/JIIM/article/view/3137en_US
dc.identifier.urihttps://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1262-
dc.description.abstractThe problem of indexing large volumes of high dimensional data is an important and popular issue in the area of database management. There are many indexing methods that behave well in low dimensional spaces, but, in high dimensionalities, the phenomenon of the curse of dimensionality renders all indexes useless. For example, when issuing range queries almost all of the index pages have to be retrieved for answering these queries. In this paper we review the state-of-the-art research regarding high dimensional spaces and we demonstrate the dimensionality curse phenomenon using the TPIE KDBtree implementation.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciencesen_US
dc.subject.otherDimensionality curseen_US
dc.subject.otherKDB treeen_US
dc.subject.otherHypercube range queriesen_US
dc.titleDimensionality Curse, Concentration Phenomenon and the KDB-treeen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.contributor.departmentΤμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικήςen_US
local.identifier.firstpage46en_US
local.identifier.lastpage49en_US
local.identifier.eissn2623-4629en_US
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
2011_ICININFO_Kouiroukidis.pdf562,33 kBAdobe PDFThumbnail
Προβολή/Ανοιγμα


Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons Creative Commons