Abstract-K Nearest Grannsökning har många applikationer, inklusive datautvinning, multimedia, bildbehandling och övervakning av rörliga objekt. I detta dokument studerar vi problemet med KNN över flervärderade objekt. Vi strävar efter att tillhandahålla effektiva och effektiva tekniker för att identifiera KNN känsliga för relativ fördelning av objekt. Vi föreslår att använda kvantiler för att sammanfatta relativt distributionskänsliga K närmaste grannar. Med tanke på en fråga Q och en quantile  på 0, 1] studerar vi först problemet med att på ett effektivt sätt beräkna K närmaste objekt baserat på ett avstånd (t.ex. Medianavstånd) från varje objekt till Q. Det andra problemet är att hämta K närmaste objekt till Q baserat på totala avstånd i "bästa populationen" (med en given storlek specificerad av "-kvantil") för varje objekt. Medan det första problemet kan lösas i polynom tid, visar vi att det andra problemet är NP-hård. En uppsättning effektiva, nya algoritmer har föreslagits för att ge en exakt lösning för det första problemet och en ungefärlig lösning för det andra problemet med approximationsförhållandet 2. Omfattande experiment visar att våra tekniker är mycket effektiva och effektiva.
Slutligen undersökte REF problemen med KNN-sökningen över flervärderade objekt.
Quantile-based KNN over multi-valued objects
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}