67、多值对象的Top-k相似度连接与网络Voronoi图索引技术

多值对象的Top-k相似度连接与网络Voronoi图索引技术

在数据处理和分析领域，多值对象的相似度连接以及网络Voronoi图的索引是两个重要的研究方向。前者有助于从多值数据集中找出最相似的对象对，而后者则在处理基于位置的查询时发挥着关键作用。

多值对象的Top-k相似度连接

在处理多值对象时，为了提高效率，采用了修剪规则。规则3使用λk对U和V的局部aR树的每一层条目进行修剪，而不是考虑每一层所有条目对的组合。这是因为基于修剪的剪枝比组合所有对更高效（时间复杂度为O(N²)），并且在实践中非常有效。

整体连接算法采用了堆算法，并对其进行调整以处理多值对象。给定φ∈(0, 1]以及两个多值对象集U和V，算法2展示了Top-k相似度连接处理过程。具体步骤如下：
1. 维护一个最小堆H，根据两个全局R树RU和RV（分别索引U和V）的两个条目对之间的最小距离进行排序。
2. 用RU和RV的根节点对初始化H。
3. 当H不为空时，执行以下操作：
- 取出H的顶部条目对(EU, EV)。
- 从H中弹出该条目对。
- 如果EU和EV都是中间条目，扩展所有子条目对，并将通过修剪规则1的条目对插入H。
- 如果其中一个是对象条目，先应用修剪规则1和3，再扩展子条目对。
- 如果两者都是对象条目，应用所有3个修剪规则，若通过则计算φ分位数距离，并在必要时更新Top-k结果和λk。

为了评估算法的性能，进行了多组实验，涉及不同的技术和数据集。具体实验技术如下：
- Top-k Join ：使用所有3种修剪技术，基于φ分位数距离计算Top-k相似度连接