凸多面体を用いた次元縮小法と高次元索引機構
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概要
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本稿では,高次元データの非均一性に着目した新しい次元縮小法とそれを用いた索引機構を提案する.提案手法は,データ空間の凸多面体によって次元縮小を行う.この手法の特徴は,局所的に次元を縮小する点にあり,それによりコンパクトな索引構造の実現が可能となる.この手法の有効性を示すため,本稿では提案手法をVA-fileに適用した新しい索引構造CVA-file (Compact VA-file)を考案した.この索引構造は次元縮小法によって索引ファイルを大幅に縮小する.また,凸多面体の幾何的性質を利用して,各データの縮小した次元の境界(bound)を計算することにより,精度を保ちながら索引ファイルを縮小することが可能になる.実データを用いた実験ではCVA-fileは主成分抽出により全局次元縮小法から構成したKLT(Karhunun Loeve Transform)空間のVA-fileやSR-treeより良い結果を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-03-15
著者
-
石川 雅弘
農業生物資源研究所
-
古瀬 一隆
筑波大学電子・情報工学系
-
大保 信夫
筑波大学電子・情報工学系
-
陳 漢雄
筑波大学電子情報工学系
-
石川 雅弘
つくば国際大学産業情報学科
-
古瀬 一隆
筑波大学システム情報工学研究科
-
陳 漢雄
筑波大学システム情報工学研究科
-
安 際元
筑波大学工学研究科
-
大保 信夫
筑波大学システム情報工学研究科
-
古瀬 一隆
筑波大 大学院システム情報工学研究科
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