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1. WO2011050412 - RECHERCHE DU PLUS PROCHE VOISIN À L'AIDE D'ARBRES DE PROJECTIONS ALÉATOIRES

Numéro de publication WO/2011/050412
Date de publication 05.05.2011
N° de la demande internationale PCT/AU2010/001439
Date du dépôt international 27.10.2010
CIB
G06F 17/30 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
CPC
G06F 16/2246
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
22Indexing; Data structures therefor; Storage structures
2228Indexing structures
2246Trees, e.g. B+trees
Déposants
  • THE UNIVERSITY OF SYDNEY [AU]/[AU] (AllExceptUS)
  • ZVEDENIOUK, Ilia, Isakovich [AU]/[AU] (UsOnly)
Inventeurs
  • ZVEDENIOUK, Ilia, Isakovich
Mandataires
  • F B RICE & CO
Données relatives à la priorité
200990532030.10.2009AU
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) NEAREST NEIGHBOR SEARCH WITH RANDOM PROJECTION TREES
(FR) RECHERCHE DU PLUS PROCHE VOISIN À L'AIDE D'ARBRES DE PROJECTIONS ALÉATOIRES
Abrégé
(EN)
The invention concerns a hyperplane-partitioned spatial indexing tree, such as a random projection tree that indexes data having a high dimensional ambient space. The invention also concerns estimating at least one nearest neighbor data point of a given query point using the tree. In particular the invention searches a hyperplane-partitioned spatial indexing tree for at least one nearest neighbor of a given query point. The tree indexes data having a high dimensional ambient space and low intrinsic dimensionality. The method recursively searches through nodes of the tree, and at each node searched updates as appropriate the current nearest neighbor identified. Also, at each node, a shortest distance (QB) on the intrinsic space between the query point and a splitting hyperplane bounding that node is determined. If this shortest distance is greater than a predetermined value (QG), disregarding in this search any node that is also bounded by that splitting hyperplane. Aspects of the invention include a method, computer system and software.
(FR)
L'invention concerne un arbre d'indexation spatiale divisé en hyperplans, tel qu'un arbre de projections aléatoires qui indexe des données ayant un espace ambiant à grand nombre de dimensions. L'invention porte également sur l'estimation d'au moins un point de données plus proche voisin d'un point d'interrogation donné à l'aide de l'arbre. En particulier, l'invention recherche, dans un arbre d'indexation spatiale divisé en hyperplans, au moins un plus proche voisin d'un point d'interrogation donné. L'arbre indexe des données ayant un espace ambiant à grand nombre de dimensions et à faible dimensionnalité intrinsèque. Le procédé réalise une recherche récursive dans des nœuds de l'arbre, et au niveau de chaque nœud consulté, met à jour de façon appropriée le plus proche voisin courant identifié. Également, en chaque nœud, est déterminée une plus courte distance (QB) sur l'espace intrinsèque entre le point d'interrogation et un hyperplan séparateur bornant ce nœud. Si cette plus courte distance est supérieure à une valeur prédéterminée (QG), tout nœud qui est également borné par cet hyperplan séparateur ne sera pas pris en considération dans cette recherche. Des aspects de l'invention portent sur un procédé, un système informatique et un logiciel.
Également publié en tant que
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