Árvore ND

A import?ncia das bases de dados multim?dia tem vindo a crescer ao longo dos ?ltimos anos nas mais diversas ?reas de aplica??o, tais como: Medicina, Geografia, etc. Com o crescimento da import?ncia e da utiliza??o, incluindo o aumento explosivo de dados multim?dia na Internet, surgem as maiores dimens?es destas bases de dados. Esta evolu??o cria a necessidade de estruturas de indexa??o mais eficientes, de forma a que as bases de dados possam ser ?teis, devolvendo resultados precisos num curto espa?o de tempo. Normalmente, estas bases de dados utilizam estruturas de indexa??o multidimensionais para lidar com vectores de carater?sticas extra?dos de elementos multim?dia. No entanto, a maioria das estruturas de indexa??o multidimensional existentes sofre da conhecida "maldi??o da dimensionalidade", tornando a pesquisa em espa?os de elevada dimens?o um problema dif?cil. Neste trabalho desenvolvemos uma estrutura de indexa??o eficiente para suportar grandes bases de dados contendo dados de elevada dimens?o (mais de 100). A nova estrutura de indexa??o, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), baseia-se numa nova t?cnica de redu??o de dimens?o baseada em duas medidas m?tricas, a norma Euclidiana e a dist?ncia ? diagonal do cubo da unidade.