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题名一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法
被引量：9
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作者
余小高
余小鹏
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机构
湖北经济学院
武汉工程大学
武汉大学信息资源研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第9期3296-3299,共4页
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基金
湖北省教育厅资助项目(2008d095
D20081902)
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文摘
k-最近邻搜索(KNNS)在高维空间中应用非常广泛,但目前很多KNNS算法是基于欧氏距离对数据进行索引和搜索,不适合采用角相似性的应用。提出一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法(BA-KNNS)。该算法先提出基于角相似性的数据索引结构(BA-Index),参照一条中心线和一条参照线,将数据以系列壳—超圆锥体方式进行组织并分别线性存储;然后确定查询对象的空间位置,有效确定一个以从原点到查询对象的直线为中心线的超圆锥体并在其中进行搜索。实验结果表明,BA-KNNS算法较其他k-最近邻搜索算法有更好的性能。
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关键词
k-最近邻搜索
数据分割
角相似性
壳-超圆锥体
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Keywords
KNNS
data partitioning
angular similarity
shell-hypercone
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于角相似性的k最近邻搜索研究
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作者
余小鹏
马费成
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机构
武汉大学信息资源研究中心
武汉工程大学经济管理学院
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2009年第1期58-63,共6页
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基金
国家自然科学基金项目：“Web2.0环境下信息自组织与序化研究（No.70773086）”
湖北省教育厅中青年项目：Web2.0环境下信息自组织的演化仿真与关键支撑技术研究（No.Q20081502）
湖北省教育厅人文社科项目：基于Agent的电子商务推荐系统研究.
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文摘
在高维空间中k最近邻搜索（KNNS）应用非常广泛，但是目前很多KNNS算法都根据欧氏距离对数据进行索引和搜索，不适合采用角相似性的应用。本文提出一种基于角相似性的k最近邻搜索算法（AS—KNNS）。该算法先提出基于角相似性的数据索引结构（AS-Index），参照一条中心线和一条参照线，将数据以系列壳．超圆锥体方式进行组织并分别线性存储；然后确定查询对象的空间位置，有效确定一个以从原点到查询对象的直线为中心线的超圆锥体并在其中进行搜索。实验结果表明，AS-KNNS算法较其他k最近邻搜索算法有更好的性能。
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关键词
数据分割
k最近邻搜索
角相似性
壳-超圆锥体
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Keywords
data partitioning, k-nearest neighbor search, angular similarity, shell-hypercone
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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