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Wie arbeitet man mit dem M-Baum?
Bei der Suche sind RKV und HS möglich. Die minimale Distanz (d(Op, Q)-d(O, Op)) gibt es in angenäherter Form als schnellen Filter. Cluster können mit der minimalen Distanz (d(o, Q) - r) und der Hilfe der Dreiecksungleichung ausgeschlossen werden.

Beim Einfügen analog zum R-Baum: Geeignetes Blatt ist das, dessen Radius nicht vergrößert werden muss (bei Gleichstand das mit dem nächstgelegenen Routing Object nehmen). Ansonsten das mit der minimalen Vergrößerung nehmen. Falls Radius verändert wurde, müssen die Radien auf dem Pfad bis zur Wurzel verändert werden.

Beim Überlauf muss ein Cluster in zwei neue Cluster mit eigenen Routing Objects zerlegt werden. Das Ziel ist, Volumen und Überlappung zu minimieren. Danach werden die FOs abwechselnd zugeordnet, um gleichgroße Cluster zu entwickeln.
Tags: baum, m-baum, mehrdimensional
Quelle: MMDB 2009 Kapitel 7
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Karteninfo:
Autor: kread
Oberthema: Informatik
Thema: Semantic Web
Schule / Uni: Universität Koblenz-Landau
Ort: Koblenz
Veröffentlicht: 22.10.2010

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