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基于数据网格的书法字k近邻查询
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:0
  • 页码:147-153
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60533090(国家自然科学基金);the National Science Fund of China for Distinguished Young Scholar under Grant No.60525108 (国家杰出青年基金):the China US Million Book Digital Library Project(高等学校中英文图书数字化国际合作计划)
  • 相关项目:跨媒体海量信息的综合检索与智能技术的研究
中文摘要:

提出一种在数据网格环境下的书法字七近邻查询方法.当用户在查询结点提交一个查询书法字和七时,首先以一个较小的查询半径,在数据结点进行基于混合距离尺度的书法字过滤,然后将过滤后的候选书法字以“打包”传输的方式发送到执行结点,在执行结点并行地对这些候选书法字进行距离(求精)运算,最终将结果书法字返回到查询结点.当返回的书法字个数小于k时,扩大半径值,继续循环,直到得到k个最近邻书法字为止.理论分析和实验表明,该方法在减少网络通信开销、增加I/O和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能.

英文摘要:

In this paper, a novel k-Nearest Neighbor (k-NN) query over the Chinese calligraphic character databases based on Data Grid is proposed. First when user in the query node submits a query character and k, the character filtering algorithm is performed using the hybrid distance metric (HDM) index. Then the candidate characters are transferred to the executing nodes in a package mode. Furthermore, the refinement process of the candidate characters is conducted in parallelism to get the answer set. Finally, the answer set is transferred to the query node. If the number of answer set is less than k, then the query procedure is re-performed by increasing the query radius until the k nearest neighbor characters are obtained. The analysis and experimental results show that the performance of the algorithm is good in minimizing the response time by decreasing network transfer cost and increasing parallelism of I/O and CPU.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609