| 基于角相似性的k最近邻搜索研究 |
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| 引用本文： | 余小鹏,马费成.基于角相似性的k最近邻搜索研究[J].情报学报,2009,28(1). |
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| 作者姓名： | 余小鹏 马费成 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学信息资源研究中心,武汉,430072;武汉工程大学经济管理学院,武汉,430073
2. 武汉大学信息资源研究中心,武汉,430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目:“Web2.0环境下信息自组织与序化研究(No.70773086)”;;湖北省教育厅中青年项目:Web2.0环境下信息自组织的演化仿真与关键支撑技术研究(No.Q20081502);;湖北省教育厅人文社科项目:基于Agent的电子商务推荐系统研究。 |
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| 摘 要： | 在高维空间中k最近邻搜索(KNNS)应用非常广泛,但是目前很多KNNS算法都根据欧氏距离对数据进行索引和搜索,不适合采用角相似性的应用.本文提出一种基于角相似性的k最近邻搜索算法(AS-KNNS).该算法先提出基于角相似性的数据索引结构(AS-Index),参照一条中心线和一条参照线,将数据以系列壳-超圆锥体方式进行组织并分别线性存储;然后确定查询对象的空间位置,有效确定一个以从原点到查询对象的直线为中心线的超圆锥体并在其中进行搜索.实验结果表明,AS-KNNS算法较其他k最近邻搜索算法有更好的性能.
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| 关 键 词： | 数据分割 k最近邻搜索 角相似性 壳-超圆锥体 |
Angular Similarity Based K-nearest Neighbor Search |
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| Yu Xiaopeng,Ma Feicheng.Angular Similarity Based K-nearest Neighbor Search[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2009,28(1). |
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| Authors: | Yu Xiaopeng Ma Feicheng |
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| Institution: | 1;2;1.Wuhan University Information Resources Research Centre;Whan 430072;2.Wuhan Institute of Technology;Wuhan 430073 |
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| Abstract: | The k-nearest search algorithm(KNNS) is widely used in the high dimension space.However,the current KNNS uses Euclidean distance to index dataset and retrieve the target object,which is not suitable for those applications based on angular similarity.In this paper,the angular similarity based on KNNS(AS-KNNS) is proposed.AS-KNNS firstly proposes that the indexing structure should be based on angular similarity,refer to a center line and a referenced line to organize dataset with the method of the shell-hyper... |
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| Keywords: | data partitioning k-nearest neighbor search angular similarity shell-hypercone |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
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