Ball*-tree：度量空间中约束最近邻搜索的高效空间索引
数据库
2015-11-03 v1 计算几何
数据结构与算法
摘要
新兴的基于位置的系统和数据分析框架需要高效管理空间数据以进行近似和精确搜索。精确相似性搜索可使用空间划分数据结构完成，例如 Kd-tree、R*-tree 和 Ball-tree。本文关注 Ball-tree，一种专门用于使用欧氏距离的空间查询的高效搜索树。Ball-tree 的每个节点定义一个球，即包含待搜索点子集的超球体。本文提出 Ball*-tree，一种改进的高效空间查询 Ball-tree。Ball*-tree 采用改进的考虑数据点分布以寻找高效分割超平面的空间划分算法。此外，我们提出一种使用 Ball*-tree 的受限范围 KNN 查询新算法，对此类查询其性能优于 KNN 和范围搜索。结果表明 Ball*-tree 比原始 Ball-tree 算法快 39%-57%。
引用
@article{arxiv.1511.00628,
title = {Ball*-tree: Efficient spatial indexing for constrained nearest-neighbor search in metric spaces},
author = {Mohamad Dolatshah and Ali Hadian and Behrouz Minaei-Bidgoli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.00628},
year = {2015}
}
备注
15 pages, 7 figures