XJIPC OpenIR  > 多语种信息技术研究室
基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法
宋国兴; 周喜; 马博; 赵凡
2017
发表期刊微电子学与计算机
ISSN1000-7180
卷号34期号:9页码:97-102
摘要

经典的相似重复记录检测算法SNM算法随着记录维度的增加,投影过程不仅会导致数据丢失,算法的误差率也会明显增大.针对SNM算法的不足,提出DRR算法,利用R-树构建索引保留记录的高维空间特性,通过聚类减少记录在叶子节点中的比较次数提高效率,同时改进度量记录相似性的距离算法,避免高维数据稀疏性的影响.最后,通过真实数据在不同维度上分别与SNM算法进行对比,验证了算法的有效性.

关键词Snm算法 R-树索引 高维空间特性 改进距离算法 数据稀疏性
收录类别CSCD
CSCD记录号CSCD:6053552
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/5009
专题多语种信息技术研究室
作者单位1.中国科学院新疆理化技术研究所
2.中国科学院大学
3.新疆民族语音语言信息处理实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
宋国兴,周喜,马博,等. 基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法[J]. 微电子学与计算机,2017,34(9):97-102.
APA 宋国兴,周喜,马博,&赵凡.(2017).基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法.微电子学与计算机,34(9),97-102.
MLA 宋国兴,et al."基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法".微电子学与计算机 34.9(2017):97-102.
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基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进(277KB)期刊论文作者接受稿开放获取CC BY-NC-SA浏览 请求全文
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文件名: 基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法.pdf
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