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题名基于R树的空间数据索引技术的探索
被引量：5
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作者
蔡浴泓
孙蕾
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机构
华东师范大学计算机科学技术系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第12期169-171,179,共4页
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文摘
目前,基于空间数据库管理系统的空间数据索引技术的研究与应用正不断地兴起,且日趋成熟。分析经典的空间数据索引技术R-树和R*-树的优势与特点,在R*-树索引结构的基础上融合了传统的四叉树索引方法的精髓,提出了一种改进的R*-树索引技术—即R*Q-树索引方法。设计并实现了R*Q-树索引方法中索引构造算法的主要改进部分,并采用大量的随机实验数据验证了改进算法对提高空间数据索引效率的有效贡献。
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关键词
空间数据库
R^＊-树索引
R^＊Q-树索引
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Keywords
Spatial database R^＊ -tree R^＊ Q-tree
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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]
TP311.132
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名局部离群点挖掘算法研究
被引量：96
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作者
薛安荣
鞠时光
何伟华
陈伟鹤
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期1455-1463,共9页
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基金
国家自然科学基金(60603041)
江苏省高校自然科学基金(05KJB520017)
江苏省自然科学基金(BK2006073)的资助~~
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文摘
离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.现有的基于局部离群度的离群点挖掘算法存在检测精度依赖于用户给定的参数、计算复杂度高等局限.文中提出将对象属性分为固有属性和环境属性,用环境属性确定对象邻域、固有属性计算离群度的方法克服上述局限;并以空间数据为例,将空间属性与非空间属性分开,用空间属性确定空间邻域,用非空间属性计算空间离群度,设计了空间离群点挖掘算法.实验结果表明,所提算法具有对用户依赖性少、检测精度高、可伸缩性强和运算效率高的优点.
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关键词
离群点检测
局部离群系数
R^＊-树
数据挖掘
空间离群点
剔除平均
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Keywords
outlier detection
local outlier factor
R^＊ -tree
data mining
spatial outlier
trimmedmean
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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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