Buscas por similaridade com diversificação de resultados apoiadas por índices métricos - Jasbick, Daniel L.; de Oliveira, Daniel; Bedo, Marcos V. N. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2023)
A diversificação de resultados enriquece consultas k-NN ao recuperar objetos diferentes entre si. Nossa primeira contribuição, o algoritmo diversity browsing, estende a rotina k-NN incremental distance browsing, garantindo a diversificação de resultados por meio de critérios de Influência. Nossa segunda contribuição analisa o método diversity browsing em espaços de alta dimensionalidade da perspectiva da Dimensionalidade Intrínseca Local (LID). Uma extensa investigação revelou que (i) a diversificação é limitada tanto pela LID quanto pelo particionamento por Influência, (ii) o diversity browsing gera espaços amostrais por consulta com menor concentração de distâncias em comparação aos dados originais, (iii) índices ajustados aceleram o diversity browsing em trechos de baixas/médias LID, e (iv) a diferença de desempenho entre k-NN com e sem diversificação de resultados diminui com a LID.