@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017515,
 author = {木村, 彰宏 and 大西建輔 and 小早川, 倫広 and 星, 守 and 大森, 匡 and Akihiro, Kimura and Kensuke, Onishi and Michihiro, Kobayakawa and Mamoru, Hoshi and Tadashi, Ohmori},
 issue = {SIG8(TOD26)},
 journal = {情報処理学会論文誌データベース（TOD）},
 month = {Jun},
 note = {多次元データ集合に対してε 近傍検索を実行するための索引構造は，索引構造生成に用いられる距離関数に依存する．1 つの索引構造で多くの距離関数での検索を可能とするために，Yi らはL1 距離およびL∞ 距離でのε 近傍検索をL2 距離（ユークリッド距離）での近傍検索として取り扱うための距離変換規則と，距離変換規則を用いた検索の枠組を示した．本稿では，Lv 距離で構築された索引構造に対して，任意のLp 距離によるε 近傍検索を可能とする距離変換規則を提案し，距離変換規則を適用することによって生じる検索対象となる空間の拡大について解析を行う．実際に，人工データと楽曲データに対してLv 距離で索引構造を構築し，その索引構造に対してLv 距離変換規則を適用し，Lp 距離で検索を行った．その結果，1 つの索引構造のみを用いて任意のLp 距離で検索が実現されていること，実験結果が検索対象となる空間の拡大に関する解析に即していることを確認した．, For high-dimensional data space, index structure for ε-neighbor search depends on a distance function which was used when the structure was constructed. To construct a “universal” index structure applicable to various distance functions, Yi et al. have already proposed a conversion rule which transforms L1 and L∞ distance into L2 distance and a framework of retrieval based on the conversion rule. In this paper, we propose a generalized conversion rule which transforms arbitrary Lp distance into Lv distance, and analyze the performance of retrieval of the proposed conversion rule by the volume of retrieval range using our method. We constructed index structures based on Lv distance for random data and music data. For each index structure, we execute ε-neighbor search by Lp distance using Lv distance conversion rule. From experiments, we confirmed that our method achieved ε-neighbor search by arbitrary Lp distance with only one index structure and that the results of experiments were similar to the analysis of performance of retrieval by the volume.},
 pages = {93--105},
 title = {任意のLp 距離による検索を可能とする距離変換規則},
 volume = {46},
 year = {2005}
}