Nya databasapplikationer, såsom multimedia, datautvinning, e-handel, och många andra, använder sig intensivt av likhetsfrågor för att hämta de objekt som bättre passar en användares begäran. Eftersom effektiviteten i sådana frågor förbättras när användaren tillåts anpassa likhetskriteriet enligt vilket databasobjekt utvärderas och rankas, är utvecklingen av åtkomstmetoder som effektivt kan stödja användardefinierade likhetsfrågor ett grundläggande krav. I den här artikeln introducerar vi den första indexstrukturen, kallad QIC-M-tree, som kan behandla användardefinierade frågor i generiska metriska utrymmen, det vill säga där den enda informationen om indexerade objekt är deras relativa avstånd. QIC-M-trädet är en metrisk åtkomstmetod som kan hantera flera olika avstånd åt gången: (1) en fråga (användardefinierade) avstånd, (2) ett indexavstånd (används för att bygga trädet), och (3) en jämförelse (ungefär) avstånd (används för att snabbt kasta från sökande ointressanta delar av trädet). Vi utvecklar en analytisk kostnadsmodell som exakt kännetecknar QIC-M-trädets prestanda och validerar en sådan modell genom omfattande experiment på verkliga metriska datamängder. I synnerhet kan vår analys förutsäga den bästa utvärderingsstrategin (dvs. vilka avstånd som ska användas) under en rad olika konfigurationer, genom att ta vederbörlig hänsyn till relevanta faktorer som fördelningen av avstånd, kostnaden för datoravstånd och den faktiska indexstrukturen. Vi bevisar också att den totala besparingen i CPU sökkostnader när du använder en ungefärlig avstånd kan uppskattas genom att använda information om datamängden endast (därav en sådan åtgärd är oberoende av den underliggande åtkomstmetoden) och visa att resultat är nära relaterade till en ny "indexering" felmått.
QIC-M-tree REF är ett MAM som är utformat för att stödja användardefinierade avståndsfunktioner.
Searching in metric spaces with user-defined and approximate distances
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}