Título: Listas de clusters usando centros espacialmente dispersos para búsquedas por similitud en espacios métricos
Autores: Uribe Paredes, Roberto
Márquez, Claudio
Solar, Roberto
Fecha: 2012-10-30
2007-10
2007
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: estructura de datos
espacios métricos
consultas por similaridad
DATABASE MANAGEMENT
Data abstraction
Algorithms
Ciencias Informáticas
Informática
Descripción: El Sparse Spatial Selection es una nueva estructura basada en pivotes para búsqueda por similaridad en espacios métricos. Esta estructura es del tipo arreglo y ha demostrado buen rendimiento durante la búsqueda comparado con otros métodos de selección. El presente trabajo describe la construcción de una nueva estructura métrica. Ésta es una estructura de tipo árbol y nace de la aplicación recursiva Listas de Clusters usando SSS como método general para la selección de centros. Resultados experimentales demuestran que tiene mejor desempeño, en termino de evaluaciones de distancia, que la estructura Lista de Clusters original y otras estructuras conocidas.
Idioma: Español