Indexation dans les espaces métriques : index arborescent et parallélisation

Indexation dans les espaces métriques : index arborescent et parallélisation

L indexation et la recherche efficiente de données complexes constitue un besoin croissant face à la taille et à la variété des bases de données actuelles. Nous proposons une structure d index arborescent basée sur un partitionnement d un espace métrique à base de boules et d hyper-plans. Les perfor...

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Bibliographic Details
Main Author : Kouahla Zineddine (Auteur)
Corporate Authors : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École polytechnique de l'Université de Nantes (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Organisme de soutenance)
Other Authors : Martinez José (Directeur de thèse)
Format : Thesis
Language : français
Title statement : Indexation dans les espaces métriques : index arborescent et parallélisation / Zineddine Kouahla; sous la direction de José Martinez
Published : [S.l.] : [s.n.] , 2012
Physical Description : 1 vol. (200 p.)
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique et applications : Nantes : 2013
Availability : Publication autorisée par le jury
Subjects :
Parallélisme (informatique) > Thèses et écrits académiques
Espaces métriques > Thèses et écrits académiques
Indexation > k plus proches voisins
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Description
Summary : L indexation et la recherche efficiente de données complexes constitue un besoin croissant face à la taille et à la variété des bases de données actuelles. Nous proposons une structure d index arborescent basée sur un partitionnement d un espace métrique à base de boules et d hyper-plans. Les performances de cet index sont évaluées expérimentalement sur des collections de complexités intrinsèques différentes. La parallélisation de l algorithme de recherche des k plus proches voisins est également effectuée afin d encore améliorer les performances.
The efficient indexing and searching of complex data is an increasing need in order to face the size and diversity of current databases. We introduce a tree-based indexing technique that partitions a metric space thanks to balls and hyper-planes. The performances of this index structure are experimentally evaluated on chosen datasets presenting different intrinsic difficulties. Also, we parallelise the k nearest neighbour search algorithm in order to further improve the performances.
Variantes de titre : Metric spaces indexing tree-based indices and parallelism
Bibliography : Bibliogr. p.173-180