Global center point splitting : new linear node splitting algorithm for R-trees
العناوين الأخرى
التقسيم حول نقطة المركز العام : خوارزمية خطية جديده لتقسيم عقدة في دليل R-tree لقواعد البيانات
المؤلف
المصدر
An-Najah University Journal for Research-A : Natural Sciences
العدد
المجلد 30، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2016)، ص ص. 111-126، 16ص.
الناشر
جامعة النجاح الوطنية عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2016-06-30
دولة النشر
فلسطين (الضفة الغربية)
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص AR
في هذا البحث سنقوم بتقديم خوارزمية خطية جديده لتقسيم عقدة ممتلئة في دليل R-tree لقواعد البيانات تسمى خوارزمية التقسيم حول المركز العام (GCPS).
هذه الخوارزمية هي تحسين للخوارزمية ذات الدرجة الثانية التي تم طرحها من قبل (Guttman, A.
1984; 47–57) Guttmann.
معظم الخوارزميات لا تستفيد من حقيقة ان معظم البيانات ثنائية الفضاء معروفة مسبقا.
في هذا البحث سنستفيد من هذه البيانات في ايجاد نقطة المركز العام (GCP) التي تتجمع حولها هذه البيانات، و بناء على تقارب البيانات مع هذه النقطة، تقوم خوارزمية (GCPS) بتحديد المحور الأمثل لتقسيم البيانات.
لقد قمنا بإجراء اختبارات للخوارزمية الجديدة باستخدام بيانات حقيقية و بيانات مصطنعة.
النتائج تشير إلى أن الخوارزمية الجديدة مقارنة-بالخوارزمية ذات الدرجة الثانية-تعطي نتائج أفضل.
حيث أن وقت بناء دليل قاعدة البيانات يصبح أقل مع المحافظة على نفس الأداء.
الملخص EN
We introduce a new linear algorithm to split overflowed nodes of an R-tree index called the Global Center Point Splitting (GCPS) algorithm.
The proposed method is an enhancement of the Quadratic splitting algorithm proposed by Guttmann (Guttman A, 1984; 47–57).
Most known algorithms do not take advantage of the fact that most spatial objects data is known beforehand, and these objects are relatively easy to identify.
In this paper we have adopted an informative approach by making use of spatial information provided by the problem space.
Objects in the problem space are scanned and the Global Center Point (GCP) that the objects are concentrated around is determined.
The GCPS algorithm uses the proximity between the Global Center Point (GCP) and the remaining objects in selecting a splitting axis that produces the most even split.
We conducted several experiments using both real and synthetic data sets.
Results show that the proposed splitting method outperforms the quadratic version in terms of construction time especially for nodes with high capacity.
The query performance approximately remains the same.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Arafat, Manar. 2016. Global center point splitting : new linear node splitting algorithm for R-trees. An-Najah University Journal for Research-A : Natural Sciences،Vol. 30, no. 1, pp.111-126.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-819642
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Arafat, Manar. Global center point splitting : new linear node splitting algorithm for R-trees. An-Najah University Journal for Research-A : Natural Sciences Vol. 30, no. 1 (2016), pp.111-126.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-819642
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Arafat, Manar. Global center point splitting : new linear node splitting algorithm for R-trees. An-Najah University Journal for Research-A : Natural Sciences. 2016. Vol. 30, no. 1, pp.111-126.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-819642
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 125-126
رقم السجل
BIM-819642
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر