Parametrização da estrutura de dados métrica RLC

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ramos, Águeda Augusta Fortes Piedade
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/7813
Resumo: Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática
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spelling Parametrização da estrutura de dados métrica RLCEstruturas de dadosEspaços métricosPesquisas por proximidadeMétodos de indexaçãoDissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia InformáticaEm muitas aplicações, existe a necessidade de pesquisar objectos semelhantes ou próximos de um objecto dado. Exemplos desses objectos incluem imagens médicas ou de rostos, sequências de proteínas ou de ADN, palavras de uma língua ou trajectórias de furacões. As pesquisas por proximidade podem ser formalizadas no contexto de espaços métricos, onde a semelhança entre dois elementos do domínio é medida através da função de distância. Como, em geral, as bases de dados possuem muitos elementos e o cálculo da distância entre dois objectos é uma operação cara, foram desenvolvidas estruturas de dados que tentam minimizar o número de distâncias calculadas durante as pesquisas deste tipo, designadas por estruturas de dados métricas. Nesta tese, faz-se um levantamento dos espaços métricos mais frequentemente usados nos testes de desempenho das estruturas de dados métricas. Depois, descreve-se a evolução da estrutura de dados métrica Recursive Lists of Clusters (RLC), caracterizando-se as suas variantes. O desempenho da RLC, tal como o de qualquer estrutura de dados métrica parametrizada, depende fortemente dos valores dos seus parâmetros. O problema é que os valores mais adequados a cada espaço métrico têm sido encontrados por observação de resultados experimentais, tornando o processo de parametrização pouco fiável e muito moroso. Para atacar esta questão, propõe-se uma nova variante da RLC cujos valores dos parâmetros dependem de valores extraídos do espaço métrico. Os resultados experimentais, que envolvem quinze espaços métricos de diferentes domínios, mostram que a nova variante é mais eficiente do que a anterior.Faculdade de Ciências e TecnologiaMamede, MargaridaRUNRamos, Águeda Augusta Fortes Piedade2012-09-12T10:26:16Z20122012-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/7813porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:40:01Zoai:run.unl.pt:10362/7813Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:17:44.869435Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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