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dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorPascal, Andrés Jorge
dc.creatorHerrera, Norma Edith
dc.creatorGutierrez, Gilberto
dc.date.accessioned2016-07-04T21:06:58Z
dc.date.available2016-07-04T21:06:58Z
dc.date.issued2010-06
dc.identifier.citationJournal of Computer Science & Technology. 10 ( 2): 54-60 (2010)es_ES
dc.identifier.issn1666-6038es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/861
dc.description.abstractMetric-temporal databases are a new database model that combines metric spaces with temporal databases to process similarity queries within a time interval or snapshot. The Historical FHQT is a metric-temporal index which has shown to be competitive answering this type of queries. This index store a list of valid snapshots where each one contains an Fixed Height Queries Tree that indexes all objects existing at that instant. In this paper we present an improvement to this access method that consists in using different sets of pivots for the Fixed Height Queries Tree that correspond to consecutive time instants. The experimental results show this modification improves the filtering capacity of the index.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectMetric spaceses_ES
dc.subjectTemporal databaseses_ES
dc.subjectIndexeses_ES
dc.subjectMetric-temporal databaseses_ES
dc.titleMetric-temporal access methodses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderDe Battista, Anabella C. ; Pacal, Andrés Jorge ; Herrera, Norma Edith; Gutiérrez, Gilberto.es_ES
dc.description.affiliationFil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Pascal, Andrés Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Gutiérrez, Gilberto. Universidad del Bio-Bio. Facultad de Ciencias Empresariales; Chile.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrdinfo:ar-repo/semantics/artículoes_ES
dc.relation.referencesR. Baeza-Yates, W. Cunto, U. Manber, and S. Wu. Proximity matching using fixed-queries trees. In Proc. 5th Combinatorial Pattern Matching (CPM’94), LNCS 807, pages 198–212, 1994.es_ES
dc.relation.referencesS. Brin. Near neighbor search in large metric spaces. In Proc. 21st Conference on Very Large Databases (VLDB’95), pages 574–584, 1995.es_ES
dc.relation.referencesB. Bustos, G. Navarro, and E. Ch{avez. Pivot selection techniques for proximity searching in metric spaces. In Proc. of the XXI Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC’01), pages 33–40. IEEE CS Press, 2001.es_ES
dc.relation.referencesE. Chávez and K. Figueroa. Faster proximity searching in metric data. In Proceedings of MICAI 2004. LNCS 2972, Springer, Cd. de México, México, 2004.es_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*


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