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多维索引方法的算法非常复杂且难于实现,有时算法的复杂程度和其性能的提高是不相匹配的.为此,作者提出了一种基于焦点和角度的多维索引结构.基本思想是在对象空间选出焦点集,通过计算得到中心焦点、基本向量集和FAC-坐标.在检索时,通过估计结果集内数据点与基本向量的夹角范围来实现对数据点的过滤.这种索引方法的最大优点是索引文件较小,所需的存储空间小.因而,这种方法能够更好的适应于维数和数据集的增长.此索引结构与Omni-顺序扫描算法的过滤效率通过实验进行了对比,实验数据验证了该索引方法的有效性.