@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220012,
 author = {鈴木, 駿也 and 杉浦, 健人 and 石川, 佳治},
 issue = {14},
 month = {Sep},
 note = {多次元索引は地理情報を始めとする空間データへの索引付けや類似検索などに利用されており，近年では機械学習を利用した索引構造も提案されその性能改善が図られている．多くのデータベースで用いられている B+ 木を Z 階数を用いて多次元索引へと拡張した研究として universal B 木が存在するが，ノードのデータ分割が空間的に適したものにならない．一方で，トライ木を元とした索引構造はキーを数ビットずつ分割するため，Z 階数を適用したときに四分木のような理想的な分割となる．そこで，本研究ではトライ木ベースの索引構造として有名な adaptive radix tree を多次元データへ拡張する．また，二次索引や範囲問合せという多次元索引として重要な性質に最適化する．},
 title = {Adaptive Radix Treeの多次元索引への拡張},
 year = {2022}
}