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STHist-C: a highly accurate cluster-based histogram for two and three dimensional geographic data points / Hai Thanh Mai in Geoinformatica, vol 17 n° 2 (April 2013)
[article]
Titre : STHist-C: a highly accurate cluster-based histogram for two and three dimensional geographic data points Type de document : Article/Communication Auteurs : Hai Thanh Mai, Auteur ; Jaeho Kim, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 325 - 352 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] données localisées 2D
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] histogramme
[Termes IGN] regroupement de données
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (Auteur) Histograms have been widely used for estimating selectivity in query optimization. In this paper, we propose a new histogram construction method for geographic data objects that are used in many real-world applications. The proposed method is based on analyses and utilization of clusters of objects that exist in a given data set, to build histograms with significantly enhanced accuracy. Our philosophy in allocating the histogram buckets is to allocate them to the subspaces that properly capture object clusters. Therefore, we first propose a procedure to find the centers of object clusters. Then, we propose an algorithm to construct the histogram buckets from these centers. The buckets are initialized from the clusters’ centers, then expanded to cover the clusters. Best expansion plans are chosen based on a notion of skewness gain. Results from extensive experiments using real-life data sets demonstrate that the proposed method can really improve the accuracy of the histograms further, when compared with the current state of the art histogram construction method for geographic data objects. Numéro de notice : A2013-162 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-012-0154-y Date de publication en ligne : 10/02/2012 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-012-0154-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32300
in Geoinformatica > vol 17 n° 2 (April 2013) . - pp 325 - 352[article]Réservation
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