De flesta liknande söktekniker kartlägger dataobjekten i något högdimensionellt funktionsutrymme. Likhetssökningen motsvarar sedan en närmast-grann-sömn i funktionsutrymmet som är beräkningsmässigt mycket intensiv. I det här dokumentet presenterar vi en ny parallellmetod för snabb sökning nära grannen i högdimensionella utrymmen. Det centrala problemet med att utforma en parallell närmaste granne algoritm är att hitta en lämplig distribution av data på diskarna. Tyvärr, de kända dechrstering metoder inte fungerar bra för högdimensionella närmaste granne sökning. Däremot har vår metod optimerats utifrån de speciella egenskaperna hos högdimensionella utrymmen och ger därför en nästan optimal fördelning av dataobjekten bland diskarna. Den grundläggande idén, av vår data declustering teknik är att tilldela hinkar som motsvarar olika kvadranter av datautrymmet till olika diskar. Vi visar att vår teknik - i motsats till andra declustering metoder - garanterar att alla hinkar som motsvarar angränsande kvadranter tilldelas olika diskar. Vi utvärderar vår metod med hjälp av stora mängder verkliga data (upp till 40 MBytes) och jämför den med den mest kända data declustering metoden, Hilbert-kurvan. Våra experiment visar att vår metod ger en nästan linjär upptrappning och en konstant uppskalning. Dessutom överträffar det Hilberts tillvägagångssätt med en faktor på upp till 5.
En annan metod relaterad till närmaste granne frågebehandling i högdimensionellt utrymme är den parallella metod som beskrivs i REF.
Fast parallel similarity search in multimedia databases
{'venue': "SIGMOD '97", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}