Drzewo ND

Znaczenie multimedialnych baz danych rośnie w ostatnich latach w najr?żniejszych obszarach zastosowań, takich jak: Medycyna, Geografia itp. Wraz ze wzrostem znaczenia i wykorzystania, w tym gwaltownym wzrostem ilości danych multimedialnych w Internecie, pojawiają się większe rozmiary tych baz danych. Ta ewolucja stwarza potrzebę bardziej wydajnych struktur indeksowania w taki spos?b, aby bazy danych mogly byc użyteczne, zwracając dokladne wyniki w kr?tkim czasie. Zazwyczaj te bazy danych wykorzystują wielowymiarowe struktury indeksowania do radzenia sobie z wektorami cech wyodrębnionymi z element?w multimedialnych. Jednak większośc istniejących wielowymiarowych struktur indeksujących cierpi z powodu dobrze znanego "przekleństwa wymiarowości", co sprawia, że wyszukiwanie w przestrzeniach wielowymiarowych jest trudnym problemem. W niniejszej pracy opracowaliśmy wydajną strukturę indeksowania do obslugi dużych baz danych zawierających dane o wysokich wymiarach (ponad 100). Nowa struktura indeksowania, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), opiera się na nowej technice redukcji wymiaru opartej na dw?ch miarach metrycznych, normie euklidesowej i odleglości do przekątnej sześcianu jedności.