Combinando clustering con aproximación espacial para búsquedas en espacios métricos

Autores
Barroso, Marcelo; Navarro, Gonzalo; Reyes, Nora Susana
Año de publicación
2005
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El modelo de espacios métricos permite abstraer muchos de los problemas de búsqueda por proximidad. La búsqueda por proximidad tiene múltiples aplicaciones especialmente en el área de bases de datos multimedia. La idea es construir un índice para la base de datos de manera tal de acelerar las consultas por proximidad o similitud. Aunque existen varios índices prometedores, pocos de ellos son dinámicos, es decir, una vez creados muy pocos permiten realizar inserciones y eliminaciones de elementos a un costo razonable. El Árbol de Aproximación Espacial (dsa–tree) es un índice recientemente propuesto, que ha demostrado tener buen desempeño en las búsquedas y que además es totalmente dinámico. En este trabajo nos proponemos obtener una nueva estructura de datos para búsqueda en espacios métricos, basada en el dsa–tree, que mantenga sus virtudes y que aproveche que en muchos espacios existen clusters de elementos y que además pueda hacer un mejor uso de la memoria disponible para mejorar las búsquedas
II Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
búsqueda por similitud
Search process
Base de Datos
espacios métricos
Algorithms
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23138
Acceder
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