SSSTree v2.0: búsqueda por similitud en espacios métricos con solapamientos de planos

Abstract

Sparse Spatial Selection es una nueva estructura basada en pivotes para búsqueda por similitud en espacios métricos. Esta estructura es del tipo arreglo y ha demostrado un buen rendimiento durante la búsqueda comparado con otros métodos de selección. El presente trabajo considera al SSS como un método general para la selección de centros pivotes y describe la construcción de una nueva estructura métrica, basada en clustering y del tipo árbol la que es construida usando SSS. Los resultados experimentales demuestran que tiene mejor desempeño, en términos de evaluaciones de distancia, que muchas otras estructuras conocidas.

Sparese Spatial Selection is a new pivot-based structure for similarity search in metric spaces. It is a array-type structure which has shown a good search performance when compared with other selection methods. This work considers SSS as a general method for pivot or center selection and describes the building of a new clustering-based metric structure organized as a tree built using SSS. Experimental results show that it presents a better performance, in terms of the number of evaluations of the distance function, that other well-know structures.