面向对象数据库系统中聚类算法的性能评估
数据库
2007-05-23 v1
摘要
人们广泛认为，良好的对象聚类对于面向对象数据库的性能至关重要。然而，对象聚类总是会给系统带来某种开销。本文旨在提出一种建模方法，以评估不同聚类策略的性能。该方法已被用于比较文献中发现的三种聚类算法（Cactis、CK 和 ORION）的性能，我们认为这三种算法代表了当前对象聚类领域的研究水平。实际的性能评估是通过仿真进行的。仿真实验表明，Cactis 算法优于 ORION 算法，而 CK 算法在响应时间和聚类开销方面完全优于其他两种算法。
引用
@article{arxiv.0705.0454,
title = {Performance Evaluation for Clustering Algorithms in Object-Oriented Database Systems},
author = {Jérôme Darmont and Amar Attoui and Michel Gourgand},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.0454},
year = {2007}
}