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J-GLOBAL ID：200902143678892774   整理番号：01A0840876

凸多面体を用いた次元圧縮法とそれを利用した高次元索引機構

Dimensionality Reduction Technique with Convex Polyhedra and High-Dimensional Index Structure.

著者 (5件)： 古瀬一隆 (筑波大 電子・情報工学系) ,  石川雅弘 (農業生物資源研) ,  大保信夫 (筑波大 電子・情報工学系) ,  AN J (筑波大) ,  CHEN H (筑波大 電子・情報工学系)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 101  号： 193(DE2001 78-104)  ページ： 113-120  発行年： 2001年07月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,高次元データの非均一性とデータの各次元の相関性に着...

シソーラス用語： *次元縮小 ,...
準シソーラス用語： 類似検索 ,...

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分類 (1件)： 検索技術  (AC06020S)

引用文献 (9件)：

• AGGARWAL, C. Fast Algorithms for Projected Clustering. Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, 1999. 1999, 61-72
• BERCHTOLD, S. A Cost Model For Nearest Neighbor Search in High-Dimensional Data Space. ACM PODS Symposium on Principles of Database Systems, 1997, Tucson, Arizona. 1997, 78-86
• BERCHTOLD, S. The pyramid-Technique : Towards Breaking the Curse of Dimensional Data Spaces. Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, Seattle, 1998. 1998, 142-153
• BECKMANN, N. The R^*-tree : An efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles. Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, NJ, 1990. 1990, 322-331
• BEYER, K. S. When Is "Nearest Neighbor" Meaningful. Proc. of the 7th Int. Conf. on Database Theory, Jerusalem, Israel, 1999. 1999, 217-235

タイトルに関連する用語 (4件)： 凸多面体 ,  次元圧縮 ,  高次元 ,  索引