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차원 축소 벡터들을 위한 인덱싱 및 검색

Indexing and Searching for Reduced-Dimensional Vectors
정보과학회논문지 : 데이타베이스 제37권 제1호, 2010.2, 44-49 (6 pages)
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초록
본 논문에서는 각도 성분 근사와 차원 그룹화 기법을 이용한 차원 축소 기법에 의해 변환된 축소 데이터를 색인하고 검색하기 위해서 해결되어야 하는 문제들을 분석하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.

In this paper, we first address the problems associated with indexing and searching for reduced-dimensional vectors, which are reduced by using a combination of angle approximation and dimension grouping. Then, we propose a novel method to solve the problems. We also show the superiority of the proposed method by performing extensive experiments with synthetic and real-life data sets.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 동기
4. 색인 및 검색 방법
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌
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  2. P. Ciaccia , 1997 , M-tree:An Efficient Access Method for Similarity Search in Metric Spaces , Proc Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 426 ~ 435

  3. R. Weber , 1998 , A Quantitative Analysis and Performance Study for Similarity-Search Methods in High-Dimensional Spaces , Proc. Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 194 ~ 205

  4. T. Seidl , 1997 , Efficient User-adaptable Similarity Search in Large Multimedia Databases , Proc. Int'l. Conf. on Very Large Data Bases : 506 ~ 515

  5. S. Jeong , 2006 , An Effective Method for Approximating the Euclidean Distance in High-Dimensional Space , Proc. Int'l. Conf. on Database and Expert Systems Applications : 863 ~ 872

  6. S. Jeong , 2009 , Dimensionality Reduction for Similarity Search with the Euclidean Distance in High-Dimensional Application , Multimedia Tools and Applications 42 (2) : 251 ~ 271

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