基于二維索引的結(jié)構(gòu)化P2P高維數(shù)據(jù)范圍檢索.pdf

1、近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，很多P2P系統(tǒng)相繼出現(xiàn)，P2P技術(shù)也越來越被人們所關(guān)注。目前P2P技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用在很多方面，主要有信息檢索、文件共享、電子商務(wù)、分布式計算等領(lǐng)域。其中，信息檢索作為查找網(wǎng)絡(luò)信息的主要手段，是P2P技術(shù)目前最常見的應(yīng)用。
　　 一直以來，高維數(shù)據(jù)都是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點，在實際中也有很多應(yīng)用，例如數(shù)據(jù)挖掘、多媒體信息檢索等領(lǐng)域。相似性檢索是個非常關(guān)鍵的問題，即在數(shù)據(jù)集中找到與某個對象相似性較大的數(shù)據(jù)。高

2、維數(shù)據(jù)檢索過程中，距離計算是影響檢索效率的一個重要因素，為了減少距離計算，近些年已經(jīng)提出了一些解決辦法，主要是以近似向量表示或者為數(shù)據(jù)建立～維索引為思路，前者通常是為高維數(shù)據(jù)尋找一個近似的向量表示形式，簡化搜索空間。為數(shù)據(jù)建立一維索引是將高維數(shù)據(jù)通過某種方法轉(zhuǎn)化為～維數(shù)據(jù)，以降低維度帶來的影響。
　　 高維空間與我們所熟悉的低維空間不同，其中的數(shù)據(jù)分布有其獨特的特點，即高維數(shù)據(jù)空間幾乎是中空的，這使得大多數(shù)多元密度估計方法無法得

3、出準(zhǔn)確的結(jié)果，因為密度相對低的區(qū)域占了分布的很大一部分體積，而密度高的區(qū)域卻缺乏足夠的觀測值。本文在分析了高維空間的這些分布特點之后，根據(jù)數(shù)據(jù)量將其分割成若干個子空間，使得這些子空間中的數(shù)據(jù)量分布大致均勻。子空間的劃分是對數(shù)據(jù)空間縱向的分割。在子空間建立的基礎(chǔ)上再進(jìn)行分區(qū)劃分，分區(qū)的劃分是對數(shù)據(jù)空間橫向的分割。空間劃分之后，綜合近似向量表示和為數(shù)據(jù)建立一維距離索引的基礎(chǔ)上，為數(shù)據(jù)建立二維索引值，在數(shù)據(jù)索引和結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)Chord節(jié)點