文献类型：期刊文章

作　　者：刘艳[1,2] 郝忠孝[1,3]

机构地区：[1]哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080 [2]长春大学软件学院,长春130022 [3]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：黑龙江省自然科学基金项目(F200601)

年　　份：2010

卷　　号：47

期　　号：7

起止页码：1234-1243

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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

分 类 号：TP311.13]