Exploring bit-difference for approximate KNN search in high-dimensional databases
In this paper, we develop a novel index structure to support effcient approximate k-nearest neighbor (KNN) query in high-dimensional databases. In high-dimensional spaces, the computational cost of the distance (e.g., Euclidean distance) between two points contributes a dominant portion of the overa...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Cui, Bin, Shen, Heng Tao, SHEN, Jialie, Tan, Kian-Lee |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2005
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/1298 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/2297/viewcontent/CRPITV39CuiShen.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
IMPACT: A twin-index framework for efficient moving object query processing
بواسطة: Cui, B., وآخرون
منشور في: (2013) -
Towards Efficient and Flexible Knn Query Processing in Real-Life Road Networks
بواسطة: LU, YANG, وآخرون
منشور في: (2008) -
Indexing high-dimensional data for efficient in-memory similarity search
بواسطة: Cui, B., وآخرون
منشور في: (2013) -
IDistance: An adaptive B +-tree based indexing method for nearest neighbor search
بواسطة: Jagadish, H.V., وآخرون
منشور في: (2013) -
G-tree: An efficient index for KNN search on road networks
بواسطة: Zhong, R., وآخرون
منشور في: (2014)