Phân cấp mặt cắt thông minh (HiCuts), được đề xuất bởi Gupta và McKeown [11], phân vùng không gian tìm kiếm đa chiều theo hướng dẫn của công nghệ tự động khai thác cấu trúc của phân loại này.
Nguyên tắc tổ chức lưu trư. Các thuật toán HiCuts xây dựng một cây
quyết định cấu trúc dữ liệu bằng cách tiền xử lý các phân loại cẩn thận. Mỗi v nút nội bộ của các cây quyết định xây dựng trên chiều phân loại có liên quan:
1. Một hộp B (v), là một bộ d trong những phạm vi hoặc các băng: ([L1: r1], r2],... [L2:, [ld: thứ]) 2.. Một C cắt (v), được xác định bởi một chiều i, và np
trong khoảng [li: ri] ). Việc cắt giảm như vậy, đều chia B (v) vào các hộp nhỏ hơn, đó là liên kết với các con cái của v. 3. Một bộ quy tắc S (v). Của cây gốc có tất cả các quy định liên kết với nó. Nếu u là nhánh con của v, sau đó S (u) được định nghĩa là tập hợp con của S (v) có va chạm với B (u). Đó là, mọi quy tắc trong S (v) mà kéo dài, cắt giảm, hoặc được chứa trong B (u) cũng là một tập con của S (u). S (u) được gọi là quy tắc va chạm tập các u.
Ví dụ, hãy xem xét trường hợp của hai kích thước có chiều rộng bít W. Các nút gốc, v, đại diện cho một hộp có kích thước 2W × 2W. Chúng tôi thực hiện cắt bằng cách sử dụng song song trục hyperplanes, mà chỉ là đường hai chiều. Cắt C (v) được mô tả bởi số khoảng bằng chúng tôi cắt trong một kích thước cụ thể của hộp B (v). Nếu chúng tôi quyết định cắt nút gốc dọc theo chiều thứ nhất vào khoảng D, nút gốc sẽ có nhánh con D, mỗi lần với một hộp kết hợp kích thước (2W/D) × 2W.
Chúng tôi thực hiện cắt giảm theo từng cấp và đệ quy trên các nhánh con của các nút ở mức đó cho đến khi số lượng các quy tắc trong hộp liên kết với mỗi nút giảm xuống dưới ngưỡng được gọi là binth. Nói cách khác, số lượng quy định trong mỗi nút nhánh được giới hạn tối đa là binth để tăng tốc độ tìm kiếm tuyến tính trong nút. Một nút có ít hơn các quy tắc không phân binth hơn nữa và trở thành một nhánh của cây.
Bảng 1.6- Ví dụ về quy tắc thiết lập trong phạm vi hai chiều quy tắc vùng X vùng Y R 10 – 31 0 - 255 R 20 – 255 128 - 131 R3 64 – 71 128 - 255 R4 67 – 67 0 - 127 R5 64 – 71 0 - 15
R6 128 – 191 4 - 131
R7 192 – 192 0 - 255
Để minh họa quá trình này, Bảng 1.6 cho thấy một ví dụ phân loại. Hình 1.16 minh họa điều này phân loại hình học và hình 1.17 cho thấy một cây giải pháp khả thi. Mỗi ellipse biểu thị một nút v nội bộ với một bộ ba (B (v), dim (C (v)), np (C (v))) và mỗi hình vuông là một nút nhánh có chứa các quy tắc. Các u nút gốc biểu thị toàn bộ không gian với hộp B(u) = 256 × 256. B(u) cắt thành bốn hộp nhỏ đồng đều trong không gian X thể hiện trong hình 1.17. Trong ví dụ này, binth = 2. Do đó, các thiết lập với R2, R3, R4, và R5 là tiếp tục cắt giảm trong chiều Y.
Đề án phân loại. Mỗi lần gói tin đến, các thuật toán phân loại đi qua cây thiết kế để tìm thấy một nút nhánh, có thể lưu được một số lượng nhỏ các quy tắc. Một tìm kiếm tuyến tính của những quy tắc này mang lại các kết hợp mong muốn.
Hiệu suất Comment. Các đặc điểm của cây thiết kế (chiều sâu của nó,
mức độ của mỗi nút, và các quyết định phân nhánh con để được thực hiện tại mỗi nút) có thể được điều chỉnh để thương mại giảm thời gian truy vấn yêu cầu lưu trữ. Chúng được chọn trong khi tiền xử lý các phân loại dựa trên đặc điểm của nó. Bốn công nghệ tự động đã được đề xuất khi thực hiện cắt giảm trên nút v [11] phân loại. Đối với cuộc sống thực 40 4D và một số người trong số họ có tới 1700 quy định, HiCuts đòi hỏi phải ít hơn 1 Mbyte lưu trữ, có một trường hợp truy vấn thời gian tồi tệ nhất 20 truy cập bộ nhớ, và hỗ trợ cập nhật nhanh.