Sammanfattning — Många aktuella databastillämpningar måste behandla likhetsfrågor. För sådana tillämpningar är det viktigt att mäta likheten mellan två objekt med hjälp av avståndet mellan dem. Med fokus på detta problem föreslår detta dokument Slim-tree, ett nytt dynamiskt träd för att organisera metriska datamängder i sidor av fast storlek. Den Slim-tree använder triangeln ojämlikhet för att beskära avstånd beräkningar som behövs för att svara på likhetsfrågor över objekt i metriska utrymmen. Den föreslagna insättningsalgoritmen använder nya riktlinjer för att välja noder där inkommande objekt lagras. När en nod svämmar över använder Slim-trädet ett Minimal Spanning Tree för att hjälpa till med splittringen. Den nya insättningsalgoritmen leder till ett träd med högt lagringsutnyttjande och förbättrad frågeprestanda. Slim-tree är den första metriska åtkomstmetoden för att ta itu med problemet med överlappning mellan noder i metriska utrymmen och föreslå en teknik för att minimera det. Den föreslagna afat-faktorn är ett sätt att kvantifiera om ett givet träd kan förbättras och även att jämföra två träd. Vi visar hur man använder fettfaktorn för att uppnå korrekta uppskattningar av sökprestandan och även hur man kan förbättra prestandan hos ett metriska träd genom den föreslagna aSlim-downo-algoritmen. Detta dokument presenterar också ett nytt verktyg i arsenalen av resurser Slim-tree syftar till att visualisera den. Visualisering är ett kraftfullt verktyg för interaktiv datautvinning och för visuell spårning av beteendet hos ett träd under uppdateringar. Slutligen presenterar vi en formel för att uppskatta antalet diskåtkomster i intervallfrågor. Resultat från experiment med verkliga och syntetiska datauppsättningar visar att de nya algoritmerna i Slim-tree leder till prestandaförbättringar. Dessa resultat visar att Slim-trädet överträffar M-trädet upp till 200 procent för olika frågor. För insättning och delning uppnår den Minimal-Spanning-Tree-baserade algoritmen upp till 40 gånger snabbare ingångar. Vi observerade förbättringar upp till 40 procent i räckvidd frågor efter tillämpning av Slim-down algoritm.
Traina et al REF föreslog Slim-tree, en förbättrad variant av M-trees, som är utformad för att förbättra prestandan genom att minimera överlappningar mellan noder.
Fast indexing and visualization of metric datasets using slim-trees
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}