基于R-树索引的高维相似重复记录检测改进算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 宋国兴; 周喜 ; 马博; 赵凡
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| 刊名 | 微电子学与计算机
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| 出版日期 | 2017 |
| 卷号 | 34期号:9页码:97-102 |
| 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 |
| ISSN号 | 1000-7180 |
| 英文摘要 | 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. |
| CSCD记录号 | CSCD:6053552 |
| 源URL | [http://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/5009]  |
| 专题 | 新疆理化技术研究所_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. |
入库方式： OAI收割
来源：新疆理化技术研究所
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