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LIFT:一种用于高维数据的索引结构: 收藏
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引用; 《电子学报》2001年第2期29卷 192-195页; 作者：薛向阳罗航哉吴立德复旦大学计算机系上海200433; 本文提出一种新的高维空间中点数据的索引方法 ,其基本原理是用格矢量量化 (Latticevectorquantiza tion)均匀划分数据空间、用倒排文件 (InvertedFile)存储格点、用Trie树实现倒排文件的组织和存储、用Trie并行搜索算法实现倒排文件的...; 本文提出一种新的高维空间中点数据的索引方法 ,其基本原理是用格矢量量化 (Latticevectorquantiza tion)均匀划分数据空间、用倒排文件 (InvertedFile)存储格点、用Trie树实现倒排文件的组织和存储、用Trie并行搜索算法实现倒排文件的快速访问 .和传统索引方法相比 ,新方法具有许多优点 ,例如它能以较低的复杂度建立索引结构、支持非常高维的数据索引、充分利用高维空间中点分布的稀疏性等 .实验结果表明 ,在较高维数时 ,LIFT性能优于传统索引方法 .; 来源：详细信息评论

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