Effektiv indezing av vektorer med hög dimension är viktigt för att visuella informationssystem och ett antal andra applikationer ska kunna skalas upp till stora databaser. I detta dokument definierar vi detta problem som "likviditetsindexering" och beskriver de grundläggande typerna av "likhetsfrågor" som vi anser bör vara Vi föreslår också en ny dynamisk struktur för likhetsindexering som kallas likhetssökträdet eller SStree. I nästan varje test vi utförde på högdimensionell data, fann vi att denna struktur presterade bättre än R*-trädet. Våra tester visar också att SS-trädet är mycket bättre lämpat för ungefärliga frågor än R *-trädet. stöd.
I motsats till R-Tree använder SS-Tree REF hypersfärer som regionenheter.
Similarity indexing with the SS-tree
{'venue': 'Proceedings of the Twelfth International Conference on Data Engineering', 'journal': 'Proceedings of the Twelfth International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}