VA-Trie:一种用于近似k近邻查询的高维索引结构

• 作者: 刘振中 董道国 薛向阳
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 索引结构 相似性查询 信息检索
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 2213-2218
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.134.3
• 字数: 4805字
• 语种: 中文

摘要

近年来,随着多媒体信息检索技术的不断发展,如何实现高维特征矢量的快速相似性查询成为一个重要的研究课题.为此,人们提出了许多索引结构,包括:R-TTee及其变种、对矢量进行量化近似的VA-File、引入量化思想的A-Tree等等.从公开发表的成果看,这些索引结构在较低维数时,都能够表现出较好的查询性能;而当维数增加时,性能则急剧恶化.为了在更高维数下实现快速相似查询,可采用VA-File和A-Tree中的近似思想,并借助Trie结构来组织和管理压缩后的近似矢量,即所谓的VA-Trie.实验结果表明,在高达128维时VA-Trie仍有查询加速,其性能远好于A-Tree.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛向阳	复旦大学计算机科学与工程系	60	1472	21.0	37.0
2	刘振中	复旦大学计算机科学与工程系	2	45	2.0	2.0
3	董道国	复旦大学计算机科学与工程系	7	194	6.0	7.0