[发明专利]基于最大间隙空间映射的高维数据索引方法

权利要求书

1、一种基于最大间隙空间映射的高维数据索引方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1进行最大间隙空间映射

计算给定数据空间的每个维间隙值，选择维间隙值较大的前k个值，将给定空间的实际数据点投影到k个维空间，其中k小于给定数据的维；

步骤2构造MS-tree

MS-tree首先找到适当的插入节点M，如果该节点没有满，则该对象被直接插入到该节点中；如果该节点已满，则该节点将被分裂，然后检查插入对象是否在结点M的方体最小包络MBR中，如果不在，则更新M的MBR并将原始空间进行最大间隙空间映射，从M到根节点，递归地执行这一步；

步骤3进行相似性查找

使用两种类型的相似性查找：r-range查找或者KNN查找。

2、按照权利要求1所述的基于最大间隙空间映射的高维数据索引方法，其特征在于所述的步骤1中的进行最大空间映射，过程如下：

给定数据空间N，N的中心点O(x1，x2，...，xn)，N的超球体半径r，N的MBR([x1₁，x1₂]，[x2₁，x2₂]，...，[xn₁，xn₂])，k维最大间隙空间映射方法如下：

(1)计算N的MBR的最大边界值和最小边界值(L₃，L₄)；

L₃＝(a₁＝max{x1₁，x1₂}，...，a_n＝max{xn₁，xn₂})

L₄＝(a₁＝min{x1₁，x1₂}，...，a_n＝min{xn₁，xn₂})

(2)计算球体的最大边界值和最小边界值(L₁，L₂)；

L₁＝(a₁＝x1+r，a₂＝x2+r，...，a_n＝xn+r)

L₂＝(a₁＝x1-r，a₂＝x2-r，...，a_n＝xn-r)

(3)计算每个维上的维间隙值D₁，D₂，...D_n；

D₁＝(L₄.a₁-L₂.a₁)+(L₁.a₁-L₃.a₁)

D₂＝(L₄.a₂-L₂.a₂)+(L₁.a₂-L₃.a₂)

……

D_n＝(L₄.a_n-L₂.a_n)+(L₁.a_n-L₃.a_n)

(4)根据最大间隙原则，选择具有较大维间隙值的维来构造映射后的低维空间；

(a)从{D₁，D₂，...D_n}中选择前k个最大值，设为D_d1，D_d2，...D_dk

(b)将数据空间N中的实际数据点投影到维空间(d₁，d₂，...d_k)上。

3、按照权利要求1所述的基于最大间隙空间映射的高维数据索引方法，其特征在于所述的低维空间维数为3。