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题名基于CURE聚类算法的静态R树构建方法
被引量：6
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作者
李松
崔环宇
张丽平
经海东
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第10期193-197,共5页
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基金
黑龙江省教育厅科学研究项目(12541128)资助
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文摘
R树索引结构在空间对象查询和复杂空间关系查询方面具有重要作用。传统空间索引结构R树是动态生成的,树的结构是根据连续插入算法实现的,通过分裂子节点直至生成R树的根节点。动态生成算法会导致R树节点最小外包矩形之间的大量重叠,影响空间查询效率,且空间利用率不高。为了弥补动态生成R树的不足,提出了基于CURE算法的静态R树生成方法,给出CU_RHbuilt建树算法,该算法不仅能有效地处理海量数据,识别任何形状的簇,减少矩形重叠度,而且采用划分技术可较大程度地减小计算代价,空间利用率较高。进一步提出了基于CURE算法的R树节点分裂方法。理论研究与实验表明,所提方法具有较高的查询效率。
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关键词
传统r树
静态r树
CUrE算法
海量数据
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Keywords
Traditional r-tree, Static r-tree, CUrE algorithm, Massive data
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于CUK-MEANS算法的R树构建
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作者
崔环宇
李松
张丽平
经海东
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机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第2期264-268,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61370084)资助
黑龙江省自然科学基金项目(F201302)资助
+1 种基金
黑龙江省教育厅科学研究项目(12541128
12531z004)资助
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文摘
针对K-means方法的不足,提出CUK-MEANS算法,用以解决K-MEANS方法在初始值选择上的不足和对噪声点敏感的问题.传统R树索引是动态生成的,通过节点的连续插入和分裂实现整个索引的构建,这种方法会造成大量的外包矩形重叠,从而导致索引效率不高.基于CUK-MEANS算法本文进一步提出了CKR-R()算法,利用聚类技术对数据进行预处理,减少节点之间的重叠度,提高了R树的索引效率,并且采用收缩因子使节点内数据更加紧凑,提高节点的空间利用率.理论研究和实验表明所提算法具有较高的查询效率.
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关键词
K-MEANS算法
传统r树
索引效率
空间利用率
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Keywords
K-means algorithm
tradition r-tree
efficiency of the index
space utilization ration of node
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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