新しい自己組織化マップに基づくR*-tree : 構築と検索

DOI HANDLE Web Site オープンアクセス
  • 馮 尭鍇
    九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻 : 博士後期課程
  • 久保 正明
    九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻 : 修士課程
  • アグバリ ザヘル
    九州大学大学院システム情報科学研究院知能システム学部門
  • 牧之内 顕文
    九州大学大学院システム情報科学研究院知能システム学部門

書誌事項

タイトル別名
  • A New SOM-based R*-tree : Building and Retrieving
  • アタラシイ ジコ ソシキカ マップ ニ モトヅク R tree コウチク ト ケンサク

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抄録

R-trees are widely used in spatial and multi-dimensional databases. However, according to our investigation, the overlap among the leaf nodes of R-trees is serious and the objects are not well-clustered in the leaf nodes, which greatly affect the effect of the pruning strategies when nearest neighbor searching is performed and also affect the other search performance of R-trees. The forced reinsertion introduced in R*-tree can improve this problem to some extent, but can not completely solve this problem. In this study, we try to combine SUM (Self Organizing Map) technology and R*-tree technology to lessen the overlap among the leaf nodes of R*-tree and to improve the clustering degree of the objects in the leaf nodes. The experimental result shows that the SUM-based R*-tree proposed in this paper has a much better search performance than R*-tree.

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