A import ncia das bases de dados multim dia tem vindo a crescer ao longo dos ltimos anos nas mais diversas reas de aplica o, tais como: Medicina, Geografia, etc. Com o crescimento da import ncia e da utiliza o, incluindo o aumento explosivo de dados multim dia na Internet, surgem as maiores dimens es destas bases de dados. Esta evolu o cria a necessidade de estruturas de indexa o mais eficientes, de forma a que as bases de dados possam ser teis, devolvendo resultados precisos num curto espa o de tempo. Normalmente, estas bases de dados utilizam estruturas de indexa o multidimensionais para lidar com vectores de carater sticas extra dos de elementos multim dia. No entanto, a maioria das estruturas de indexa o multidimensional existentes sofre da conhecida "maldi o da dimensionalidade", tornando a pesquisa em espa os de elevada dimens o um problema dif cil. Neste trabalho desenvolvemos uma estrutura de indexa o eficiente para suportar grandes bases de dados contendo dados de elevada dimens o (mais de 100). A nova estrutura de indexa o, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), baseia-se numa nova t cnica de redu o de dimens o baseada em duas medidas m tricas, a norma Euclidiana e a dist ncia diagonal do cubo da unidade.
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