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pgi-distance:一种高效的并行KNN-join处理方法
被引量：
3
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作者
何洪辉
王丽珍
周丽华
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期1774-1781,共8页
KNN-join是一种新近才提出的操作,它在数据挖掘中有着广泛的应用.利用KNN-join的"一次一个集合"的性质,一些数据挖掘任务,例如分类、例外挖掘和聚类等,就会更加容易地进行.MuX和Goreder则是两种专为KNN-join设计的算法.为了...
KNN-join是一种新近才提出的操作,它在数据挖掘中有着广泛的应用.利用KNN-join的"一次一个集合"的性质,一些数据挖掘任务,例如分类、例外挖掘和聚类等,就会更加容易地进行.MuX和Goreder则是两种专为KNN-join设计的算法.为了综合利用这两种方法的优点,一种新的KNN-join并行处理方法——pgi-distance(parallel grid index-distance)——被提了出来.pgi-distance使用双层结构,可以对I/O和CPU进行同时优化;基于距离的索引能够让它更好地适应数据维度和分布的变化.由于采用的是各DBMS厂商广泛支持的B+树索引,这让pgi-distance得以成为一种更为实用的KNN-join处理方法.在合成数据集和真实数据集上的测试也表明pgi-distance是实用的和高效的.
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关键词
KNN-join
数据挖掘
分类
基于距离的索引
B+树
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职称材料
题名
pgi-distance:一种高效的并行KNN-join处理方法
被引量：
3
1
作者
何洪辉
王丽珍
周丽华
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第10期1774-1781,共8页
基金
国家自然科学基金项目(60463004)
文摘
KNN-join是一种新近才提出的操作,它在数据挖掘中有着广泛的应用.利用KNN-join的"一次一个集合"的性质,一些数据挖掘任务,例如分类、例外挖掘和聚类等,就会更加容易地进行.MuX和Goreder则是两种专为KNN-join设计的算法.为了综合利用这两种方法的优点,一种新的KNN-join并行处理方法——pgi-distance(parallel grid index-distance)——被提了出来.pgi-distance使用双层结构,可以对I/O和CPU进行同时优化;基于距离的索引能够让它更好地适应数据维度和分布的变化.由于采用的是各DBMS厂商广泛支持的B+树索引,这让pgi-distance得以成为一种更为实用的KNN-join处理方法.在合成数据集和真实数据集上的测试也表明pgi-distance是实用的和高效的.
关键词
KNN-join
数据挖掘
分类
基于距离的索引
B+树
Keywords
KNN-join
data mining
classification
index based on distance
B＋-tree
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
pgi-distance:一种高效的并行KNN-join处理方法
何洪辉
王丽珍
周丽华
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007
3
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