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 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.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocSudocFranceF

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 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.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocSudocFranceF

Indexation dans les espaces métriques Index arborescent et parallélisation

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.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