路网中速度不确定移动对象的K范围近邻查询方法

K范围近邻查询是指查找给定范围区域内所有点的近邻对象。现有工作主要考虑对象固定不动情况下的K范围近邻查询,实际上对象不但可能移动,而且由于外界环境和自身情况等不确定性因素的影响,移动对象运动速度的不确定性也是客观存在的。基于此,本文考虑了速度不确定移动对象的K范围近邻查询,提出路网中速度不确定的移动对象的K范围近邻查询的处理算法,利用共享查询的思想减少了冗余查询的代价,最后,通过实验验证了所提算法的有效性。     

Spark环境下基于网格索引的轨迹k近邻查询方法

移动对象轨迹的k近邻(k nearest neighbor trajectories,kNNT)查询是一种重要的空间信息服务,主要用于寻找与给定轨迹最近邻的k条轨迹,被广泛地应用于智能交通、信息推荐等领域。随着轨迹数据量的快速增长,由于单机计算资源的限制,传统集中式环境下的kNNT查询效率和可扩展性无法满足实际要求。为了解决这个问题,设计了轨迹数据的分布式网格索引结构,该索引在Spark环境下将轨迹切分并映射到网格中,并引入轨迹还原表以保留查询时候选子轨迹段间的连续性。基于此索引,提出了Spark环境下的轨迹k近邻查询方法kNNT-Grid。实验结果表明,kNNT-Grid方法在分布式环境下实现了良好的查询效率和可扩展性,能够应对海量轨迹数据的k近邻查询需求。     

公路网上移动对象连续k近邻查询的一种方法

公路网上移动对象连续k近邻查询是最近时空数据库查询中的一个研究热点,它是在一个时间段内找到离查询点最近的K个移动对象.我们分析了现有查询方法,存在的问题主要是运动对象位置随时间而频繁变化以至于不能及时更新运动对象的信息而导致返回KNN结果不正确.为了解决这些问题,采用一种距离预计算方法,使计算量减少,从而为更新通讯获得更多时间.通过实验证明,我们提出的方法是有效的.     

基于路网的连续K最近邻查询

连续K最近邻(CKNN)查询是最近邻查询的扩展,可广泛地应用于地理信息系统、城市规划、智能交通等领域.CKNN查询搜索某一路径上所有点的K个最近的感兴趣对象.本文研究基于交通路网的连续K最近邻查询问题,不同于传统的基于欧式空间的CKNN查询,基于路网的CKNN查询中对象间的距离度量不再是欧式距离,而是基于路网的最短可达距离.显然,传统的基于欧式距离的CKNN查询算法并不能直接应用于基于路网的CKNN查询问题.本文提出了一种基于路网的高效的CKNN查询算法-IIE算法,广泛实验表明本文提出的IIE算法优于传统的IE算法.     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.     

PMkSK:一种空间关键字移动近邻查询并行处理方法

为了提高空间关键字移动k近邻查询处理效率,提出关键字影响集的概念,并设计了一种基于关键字影响集的空间关键字移动近邻查询并行处理方法.该方法包含一种并行查询算法和一种并行验证算法.首先,采用并行查询算法计算近邻结果;然后,确定查询区域,并在区域内查找包含的关键字影响集;最后,在查询者移动时不断通过并行验证算法验证影响集,以实现空间关键字移动近邻查询处理.实验结果表明:这2种算法的时间复杂度分别为O((log D+k)/k)和O(logk),均为现有对应算法的O(1/k),其中D为空间对象数目.在多核系统上,这2种算法的运行时间均比现有算法低一个数量级.基于影响集的并行查询处理方法避免了基于安全区域的移动k近邻查询处理方法中更新代价和更新频率难以同时取得最优的固有缺点,可以高效地处理关键字移动k近邻查询.     

移动查询点的最近邻查询方法研究

移动查询点的最近邻查询在时空数据库查询的领域具有很重要的地位。本文提出了一个以处理动态环境下的K个最近邻居(K-NN)查询问题的有效的方法。     

移动时空数据库中一些技术的探讨

本文对移动实时数据库系统中的一些关键问题：路网下的最近邻动态查询、易错无线数据广播下分布式空间索引查询的创建、无线广播下连续近邻查询、移动数据库同步技术、数据复制和缓存、位置相关查询、数据广播、故障恢复等进行了相关的探讨．     

空间多样化约束下的移动k近邻查询

考虑为移动中的查询对象连续返回k个距离近并且满足空间多样化约束的对象，提出了空间多样化约束下的移动k近邻(SDC-MkNN)查询.在此，满足空间多样化约束代表对象之间的相互距离大于距离阈值.为了高效处理SDC-MkNN查询问题，提出了两种基于安全区域技术的算法.算法均通过减少重新计算查询结果的次数来提高查询效率.其中一种为精确算法EA，可连续返回精确的查询结果；另一种为近似算法ρAA，可连续返回具有近似率保障的近似查询结果.采用真实数据集验证了所提出算法的有效性.     

基于轨迹不确定的移动对象的预测处理

针对带有不确定性移动对象的预测查询处理可利用不确定轨迹模型来实现的问题,本文首先结合了移动对象具有自身运动的确定性及外界影响的不确定性建立了一个新的不确定轨迹模型;其次,设计了一种新的可用于对不确定性移动对象预测查询处理的索引结构B-TPR树,这种结构利用了本文模型中提到的不确定性移动对象的轨迹在未来一段时间内分布于某个角度范围的思想,对移动对象进行规则划分,从而达到更好的索引不确定性移动对象,实现预测查询处理.     

约束的移动对象最近邻轨迹查询

提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.     

面向组近邻的Top-k空间偏好查询

空间偏好查询是当前空间查询研究中的一类热点问题,而现有的空间偏好查询不能有效支持面向组用户的位置服务应用.为此,提出一类新型空间偏好查询——面向组近邻的Top-k空间偏好查询(Topk spatial preference query for group nearest neighbor).该查询通过查找特征对象的λ子集组近邻最终为用户返回评分值最高的前k个λ子集.为了高效执行这一查询,给出了两种查询算法:TSPQ-G及TSPQ-G*.其中TSPQ-G*在TSPQ-G的基础上,通过空间剪枝及高效的特征对象索引树遍历策略大幅减少I/O代价,进而有效提高了该查询的执行效率.实验采用多个数据集验证了所提算法在不同参数设置下的有效性.     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

范围最近邻查询方法研究

范围最近邻(RNN)查询检索到一个区域内每个点的最近邻(NN),它是点和连续最近邻查询的推广.本文将范围看作矩形,分析了二维空间中范围最近邻查询的性质,描述了算法处理过程,并对提出的算法进行了性能分析.     

一种基于路网D树的无线广播环境下路网最近邻查询处理算法

位置相关查询是数据库领域的一个研究热点。重点研究了无线广播环境下路网最近邻查询（NN）处理问题。对一个给定的路网结构及路网上分布的数据对象,构造对应的路网Voronoi图（NVD）,并在NVD图的基础上构建路网D树索引结构。然后,将路网D树索引结构线性化以支持无线广播环境下路网NN查询的处理,并提出了相应的路网NN查询处理算法。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

空间k近邻查询的新策略

有效执行空间k近邻查询是地理信息系统尤其关心的问题,空间近邻查询是基于空间索引的树的遍历过程,苦测量距离和剪枝策略选取适当,可以极大地减少搜索空间所需访问的事点数,基于Rousspoulos等提出的测量距离,提出2个新的近邻搜索剪枝策略,用于空间k近邻查询,给出了搜索算法,并用算例表明该策略具有更好的剪枝效果,提高了空间k近邻查询的效率。     

P2P环境下面向不确定数据的kNN查询方法

由于仪器的不精确和网络延时等原因,在传感器网络和P2P系统中数据都存在不确定性.为解决此问题,基于现有的集中式的不确定数据的kNN查询方法,提出了一种在P2P环境中对不确定数据的kNN查询方法.该方法在super-peer的网络拓扑结构的基础上,以一种扩展的R树(P2PR-tree)作为此查询算法的空间索引结构,解决P2P环境中对多维数据的索引.并且结合两种剪枝策略减小了候选集的范围和减少了查询在P2P网络中的网络代价.实验结果表明,该方法在减少网络代价方面具有较高的性能.