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Indexation dans les espaces métriques : index arborescent et parallélisation
L indexation et la recherche efficiente de données complexes constitue un besoin croissant face à la taille et à la variété des bases de données actuelles. Nous proposons une structure d index arborescent basée sur un partitionnement d un espace métrique à base de boules et d hyper-plans. Les perfor...
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| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Indexation dans les espaces métriques : index arborescent et parallélisation / Zineddine Kouahla; sous la direction de José Martinez |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2012 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Informatique et applications : Nantes : 2013 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduction de:
Indexation dans les espaces métriques |
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| 230 | |a Données textuelles | ||
| 320 | |a Références bibliographiques | ||
| 325 | 1 | |a La thèse papier est la seule version officielle | |
| 328 | |b Thèse de doctorat |c Informatique et applications |e Nantes |d 2013 | ||
| 330 | |a L indexation et la recherche efficiente de données complexes constitue un besoin croissant face à la taille et à la variété des bases de données actuelles. Nous proposons une structure d index arborescent basée sur un partitionnement d un espace métrique à base de boules et d hyper-plans. Les performances de cet index sont évaluées expérimentalement sur des collections de complexités intrinsèques différentes. La parallélisation de l algorithme de recherche des k plus proches voisins est également effectuée afin d encore améliorer les performances. | ||
| 330 | |a The efficient indexing and searching of complex data is an increasing need in order to face the size and diversity of current databases. We introduce a tree-based indexing technique that partitions a metric space thanks to balls and hyper-planes. The performances of this index structure are experimentally evaluated on chosen datasets presenting different intrinsic difficulties. Also, we parallelise the k nearest neighbour search algorithm in order to further improve the performances. | ||
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| 541 | | | |a Metric spaces indexing tree-based indices and parallelism |z eng | |
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