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基于B＋树的数据索引存储
被引量：
8
1
作者
耿庆田
狄婧
+1 位作者
常亮
赵宏伟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1133-1136,共4页
针对传统索引算法在数字数据索引应用中存在的索引建立时间开销较大问题,提出一种将B+树理论和算法应用于索引的设计方案.在对B+树索引基础上,建立了索引存储模型,结合位图存储方式将B+树节点存储在存储介质上,实现索引存储.实验结果表...
针对传统索引算法在数字数据索引应用中存在的索引建立时间开销较大问题,提出一种将B+树理论和算法应用于索引的设计方案.在对B+树索引基础上,建立了索引存储模型,结合位图存储方式将B+树节点存储在存储介质上,实现索引存储.实验结果表明,使用B+树,可按路径读取,节省了建立索引时间,同时提高了B+树的稳定性,在B+树节点存储的情况下访问键值信息,索引速度得到较大提升.
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关键词
计算机应用技术
数据存储
索引效率
B+树
位图
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职称材料
基于k-means++的动态构建空间主题R树方法
被引量：
9
2
作者
邹志文
秦程
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期733-737,共5页
现有的R-树空间聚类技术在通常通过随机指定或者计算空间数据间的欧氏距离来选取聚类中心,而未考虑空间数据间的主题相关度。这些导致聚类结果受初始k值影响,空间数据间的关联仅仅是基于地理位置的。针对此种情况,提出了一种基于k-mean...
现有的R-树空间聚类技术在通常通过随机指定或者计算空间数据间的欧氏距离来选取聚类中心,而未考虑空间数据间的主题相关度。这些导致聚类结果受初始k值影响,空间数据间的关联仅仅是基于地理位置的。针对此种情况,提出了一种基于k-means++的动态构建空间主题R树(TR-tree)方法。首先,在传统的k-means++算法上,通过聚类测度函数动态地确定k个聚类簇,并在聚类测度函数中引入潜在狄利克雷分布(LDA)模型来计算每个空间数据文本的主题概率,从而加强空间数据间的主题关联度;其次,通过主题概率选取概率最大的聚类中心;最后,构建TR-tree,并且在构建时动态分配空间数据。实验结果表明:虽然构建R-树的时间略有增加,但该方法在索引效率及节点间关联度上较仅仅基于地理位置聚类构建R-树的算法有明显提升。
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关键词
R-树
k-means++
聚类
索引效率
潜在狄利克雷分布模型
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职称材料
基于CUK-MEANS算法的R树构建
3
作者
崔环宇
李松
+1 位作者
张丽平
经海东
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第2期264-268,共5页
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...
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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职称材料
题名
基于B＋树的数据索引存储
被引量：
8
1
作者
耿庆田
狄婧
常亮
赵宏伟
机构
吉林大学计算机科学与技术学院长春
长春师范大学网络中心
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1133-1136,共4页
基金
国家自然科学基金(批准号:61101155)
吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(批准号:2013111)
长春师范大学自然科学基金(批准号:2010003)
文摘
针对传统索引算法在数字数据索引应用中存在的索引建立时间开销较大问题,提出一种将B+树理论和算法应用于索引的设计方案.在对B+树索引基础上,建立了索引存储模型,结合位图存储方式将B+树节点存储在存储介质上,实现索引存储.实验结果表明,使用B+树,可按路径读取,节省了建立索引时间,同时提高了B+树的稳定性,在B+树节点存储的情况下访问键值信息,索引速度得到较大提升.
关键词
计算机应用技术
数据存储
索引效率
B+树
位图
Keywords
computer application technology
data storage
efficiency index
B＋ tree
bit map
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于k-means++的动态构建空间主题R树方法
被引量：
9
2
作者
邹志文
秦程
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期733-737,共5页
基金
镇江市重点研发计划(产业前瞻与共性关键技术)项目(GY2017025)。
文摘
现有的R-树空间聚类技术在通常通过随机指定或者计算空间数据间的欧氏距离来选取聚类中心,而未考虑空间数据间的主题相关度。这些导致聚类结果受初始k值影响,空间数据间的关联仅仅是基于地理位置的。针对此种情况,提出了一种基于k-means++的动态构建空间主题R树(TR-tree)方法。首先,在传统的k-means++算法上,通过聚类测度函数动态地确定k个聚类簇,并在聚类测度函数中引入潜在狄利克雷分布(LDA)模型来计算每个空间数据文本的主题概率,从而加强空间数据间的主题关联度;其次,通过主题概率选取概率最大的聚类中心;最后,构建TR-tree,并且在构建时动态分配空间数据。实验结果表明:虽然构建R-树的时间略有增加,但该方法在索引效率及节点间关联度上较仅仅基于地理位置聚类构建R-树的算法有明显提升。
关键词
R-树
k-means++
聚类
索引效率
潜在狄利克雷分布模型
Keywords
R-tree
k-means++
clustering
search efficiency
Latent Dirichlet Allocation(LDA)model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
基于CUK-MEANS算法的R树构建
3
作者
崔环宇
李松
张丽平
经海东
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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
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
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.
关键词
K-MEANS算法
传统R树
索引效率
空间利用率
Keywords
K-means algorithm
tradition r-tree
efficiency of the index
space utilization ration of node
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于B＋树的数据索引存储
耿庆田
狄婧
常亮
赵宏伟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于k-means++的动态构建空间主题R树方法
邹志文
秦程
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于CUK-MEANS算法的R树构建
崔环宇
李松
张丽平
经海东
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016
0
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职称材料
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0
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