Database Systems for Advanced Applications - 14th International Conference, DASFAA 2009, Brisbane, Australia, April 21-23, 2009. Proceedings
Database Systems for Advanced Applications - 14th International Conference, DASFAA 2009, Brisbane, Australia, April 21-23, 2009. Proceedings
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高级应用数据库系统 - 第 14 届国际会议，DASFAA 2009，澳大利亚布里斯班，2009 年 4 月 21-23 日。会议记录
DOI：
10.1007/978-3-642-00887-0_60
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Huang Z
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Huang Z
观察到当前的全局相似性度量（GSM）对所有维度上很少的显着差异的影响进行平均可能会导致可能的性能限制，因此我们提出了第一个特定于维度的相似性度量（DSM）来考虑局部特定于维度的约束。 DSM 的基本原理是某些个体维度上的显着差异可能会导致不同的语义。提出了一种有效的搜索算法来实现快速的特定维度 KNN（DKNN）检索。实验结果表明，我们的方法比传统方法有很大差距。
Observing that current Global Similarity Measures (GSM) which average the effect of few significant differences on all dimensions may cause possible performance limitation, we propose the first Dimension-specific Similarity Measure (DSM) to take local dimension-specific constraints into consideration. The rationale for DSM is that significant differences on some individual dimensions may lead to different semantics. An efficient search algorithm is proposed to achieve fast Dimension-specific KNN (DKNN) retrieval. Experiment results show that our methods outperform traditional methods by large gaps.