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摘要:
利用Hilbert曲线的数据聚类特性,将高维空间中的点映射到线性空间中,给出相应的降维方法,提出基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法,并证实了其正确性.算法能够删减点集中大量的点以优化扫描过程,减少运行时间,实验结果表明该算法优于连续扫描算法.
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数据库
概率
未知对象
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于Hilbert曲线的高维k-最近对查询算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 高维空间 降维方法 Hilbert曲线 k-最近对查询算法
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 17-19
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2642字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.02.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝忠孝 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 152 1110 15.0 24.0
10 徐红波 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 8 78 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
高维空间
降维方法
Hilbert曲线
k-最近对查询算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
黑龙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://jj.dragon.cn/zr/index.asp
项目类型:
学科类型:
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