Funciones de discretización para índices métricos basados en pivotes

El modelo de Espacios Métricos permite formalizar el concepto de búsqueda por similitud en bases de datos no tradicionales. El objetivo es construir índices que permitan reducir el tiempo necesario para resolver una búsqueda por similitud. Uno de los enfoques para la construcción de índices es el u...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Chávez, Edgar, Herrera, Norma Edith, Ruano, Carina, Villegas, Ana
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2005
Materias:	Ciencias Informáticas Base de Datos espacios métricos funciones de discretización pivotes
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23136
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El modelo de Espacios Métricos permite formalizar el concepto de búsqueda por similitud en bases de datos no tradicionales. El objetivo es construir índices que permitan reducir el tiempo necesario para resolver una búsqueda por similitud. Uno de los enfoques para la construcción de índices es el usado por los algoritmos basados en pivotes. Dentro de los índices basados en pivotes de mejor desempeño, se encuentra el Trie de Consulta Fija (FQTrie por sus siglas en inglés). La eficiencia del FQTrie depende fuertemente del tipo de discretización y de la calidad de los pivotes empleados. En este trabajo atacamos el problema de diseño de funciones de discretización para el FQTrie, cuando el mismo se utiliza para indizar espacios métricos con funciones de distancia continuas. Presentamos una nueva función de discretización δ<sub>ma</sub> basada en los histogramas de distancias de los pivotes usados en la construcción del índice. Mostramos experimentalmente que δ<sub>ma</sub> es altamente competitiva en los espacios considerados
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