Exploração do uso de short-term memory na construção de métodos de acesso métricos dinâmicos sobre a perspectiva de diferentes políticas de divisão de nós
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Uberlândia
Brasil Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18380 http://doi.org/10.14393/ufu.di.2017.295 |
Resumo: | This work proposes the development of a new approach using a structure called shortterm memory for the construction of dynamic MAMs derived from Slim-Tree. The goal is to minimize the overlap of nodes in the structure and, consequently, to optimize similarity queries. The strategy is based on postponing the indexing process to allow inserting, in the same index entry, new objects with closer distances. In addition, different node split policies were employed, which allowed to measure the impacts of these in what refers to the quality of the resulting structures, mainly with respect to the degree of overlap. The proposed new methods were evaluated by real and synthetic datasets and compared with the original MAM Slim-tree. The results of the experiments were significant with respect to the quality of the resulting trees, which consequently impacted on better efficiency in similarity query operations, significantly reducing the number of distance calculations, the number of disk page accesses and the execution time of k-nearest neighbors. |
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Exploração do uso de short-term memory na construção de métodos de acesso métricos dinâmicos sobre a perspectiva de diferentes políticas de divisão de nósComputaçãoRecuperação da informaçãoIndexaçãoMAM dinâmicosBusca por similaridadeShort-term memoryDados ComplexosPolíticas de divisão de nósDinamics MAMsSimilarity SearchComplex dataPolicies of Division of NodesCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOThis work proposes the development of a new approach using a structure called shortterm memory for the construction of dynamic MAMs derived from Slim-Tree. The goal is to minimize the overlap of nodes in the structure and, consequently, to optimize similarity queries. The strategy is based on postponing the indexing process to allow inserting, in the same index entry, new objects with closer distances. In addition, different node split policies were employed, which allowed to measure the impacts of these in what refers to the quality of the resulting structures, mainly with respect to the degree of overlap. The proposed new methods were evaluated by real and synthetic datasets and compared with the original MAM Slim-tree. The results of the experiments were significant with respect to the quality of the resulting trees, which consequently impacted on better efficiency in similarity query operations, significantly reducing the number of distance calculations, the number of disk page accesses and the execution time of k-nearest neighbors.Dissertação (Mestrado)Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma nova abordagem utilizando uma estrutura denominada short-term memory, para a construção de Métodos de Acesso Métricos dinâmicos derivados da Slim-Tree. Deste modo, o objetivo é minimizar a sobreposição das estruturas e, consequentemente, otimizar as operações de consulta por similaridade. A estratégia para alcançar este objetivo, fundamenta-se em adiar o processo da indexação para contabilizar no índice novos objetos com distâncias próximas. Além disso, foram empregadas distintas políticas de divisão de nós, o que permitiu mensurar os impactos destas no que refere-se a qualidade das estruturas resultantes, principalmente com relação ao grau de sobreposição. Os novos métodos propostos foram avaliados por conjunto de dados reais e sintéticos e comparados com MAM Slim-tree original. Os resultados dos experimentos foram significativos com relação à qualidade das árvores resultantes o que, consequentemente, impactou em melhor eficiência nas operações de consulta por similaridade, ao reduzir significativamente o número de cálculos de distância, a quantidade de acessos a páginas de disco e, consequentemente, o tempo de execução de consultas aos k-vizinhos mais próximos.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoRazente, Humberto Luizhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4770123Y0Travençolo, Bruno Augusto Nassifhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4734646P3Kaster, Daniel dos Santoshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4703148J4Sousa, Régis Michel dos Santos2017-04-24T16:51:08Z2017-04-24T16:51:08Z2017-03-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSOUSA, Régis Michel dos Santos. Exploração do uso de short-term memory na construção de métodos de acesso métricos dinâmicos sobre a perspectiva de diferentes políticas de divisão de nós. 2017. 98 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2017.295https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18380http://doi.org/10.14393/ufu.di.2017.295porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2020-03-24T02:04:36Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/18380Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2020-03-24T02:04:36Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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This work proposes the development of a new approach using a structure called shortterm memory for the construction of dynamic MAMs derived from Slim-Tree. The goal is to minimize the overlap of nodes in the structure and, consequently, to optimize similarity queries. The strategy is based on postponing the indexing process to allow inserting, in the same index entry, new objects with closer distances. In addition, different node split policies were employed, which allowed to measure the impacts of these in what refers to the quality of the resulting structures, mainly with respect to the degree of overlap. The proposed new methods were evaluated by real and synthetic datasets and compared with the original MAM Slim-tree. The results of the experiments were significant with respect to the quality of the resulting trees, which consequently impacted on better efficiency in similarity query operations, significantly reducing the number of distance calculations, the number of disk page accesses and the execution time of k-nearest neighbors. |
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