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。     

GRkNN:一种组反k近邻查询方法

针对传统查询方法在查询点有多个对象时,对每个查询点逐个执行查询导致运行时间较长的问题,提出一种组反k近邻查询(GRkNN)方法.该方法将多个查询点视为一个整体考虑,并采用剪枝和核实两阶段策略.实验表明,该方法能更有效地实现数据库更新操作,缩短了运行时间.     

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.     

基于位置的偏好查询处理技术

在线位置服务技术日益普及,用户能够很容易获得他们的地理位置信息.随之产生了各类有关空间关键字的查询,这些查询可以提供定位服务的基本查询功能.研究了基于位置的偏好查询处理技术,旨在为用户找到一个目的地,找到的结果应该满足指定的特性,并且靠近满足用户提出的偏好.同时,提出一种新颖的查询框架,该框架通过对IR-tree的节点扩展给出预计算信息表,根据扩展的IR-tree能够减少搜索空间并提出准确计算方法来有效地回答基于位置的偏好查询.在真实数据集上进行实验验证了提出方法的有效性.     

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。     

连续近邻查询方法的研究

连续近邻查询(CNN)是时空数据库中一种重要的查询类型。Voronoi图解决连续近邻查询问题,思想简单明晰,但Voronoi图构造代价太高,尤其是高阶的Voronoi图。本文利用分枝限界的思想去界定预创建Voronoi图生成点范围的上限。提出了一种动态地创建局部Voronoi图的办法解决连续近邻查询问题。这种方法只是在给定查询段上所有点的k个近邻范围上限内创建一个局部的k阶Voronoi图,这样会大大降低基于Voronoi图的连续k近邻查询的代价。     

基于数据广播的空间关键字查询处理

为了解决无线广播环境下空间关键字查询的问题,研究广播环境下空间关键字k近邻查询处理(BkSKQ),设计了一种结合kd树、倒排位图和(1,m)索引机制的空间关键字索引(ISKW)结构,以有效地组织对象的关键字信息、位置信息以及索引信息.该索引结构为客户的查询处理提供有效的指导,使得他们尽可能只下载查询处理所必须的数据信息.在ISKW索引结构的基础上,提出了BkSKQ查询处理算法.最后,通过模拟实验验证了提出的索引结构和算法的性能,实验结果表明所提出方法在访问时间和调谐时间上明显优于基于IR树的方法(BIRM).     

无线数据广播环境下k近邻查询研究

近邻查询问题是基于位置的查询的重要问题之一,是要找到距离查询点最近的k个对象的集合。无线数据广播技术能够有效地避免C/S模式在处理海量数据时的弊端,也能够对用户的位置信息进行隐私保护。将无线数据广播技术应用到k近邻查询中,利用Hilbert曲线组织空间结构,结合无线数据广播技术具有线性的特性,通过过滤和剪枝两个步骤,最终找到查询点的k个最近邻集合。     

传感器网络空间关键字近似Top-k查询算法

提出了一种基于节点剪枝的Top-k査询算法.定义集合支配区域与剪枝规则,根据用户查询位置的变动,按照给定的剪切规则,对传感器网络节点进行剪枝处理,将符合规则的节点预先筛除,运用统计学抽样理论,设计了空间关键字近似Top-k查询算法.在2个真实数据集上进行验证.实验结果表明,该算法能够满足传感器网络环境中用户的需求,并且相比于边界距离增量算法(IBD)与基于改进的MW-Voronoi区域的空间关键字查询算法(MSK-uvr),其网络通信开销较低.     

空间网络数据库关键字查询的高效空中索引

研究无线广播环境下空间网络数据库关键字查询问题,提出一种包含路网加权四叉树、各关键字四叉树和路网距离矩阵的空中索引结构(KSSN).讨论了kNN查询处理问题,提出了高效的查询处理算法.所提出的算法能综合利用路网距离信息和关键字信息高效地消减不存在查询结果对象的路网空间,提高查询处理的效率.KSSN索引结构可推广至其他类型的查询,比如范围查询、Rank查询.在一个真实路网上进行了仿真实验,验证了基于KSSN索引结构的查询处理算法的性能.实验结果表明:所提出算法的访问时间和调谐时间分别为参照的IRRDA算法的25.13%和12.31%.     

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.     

无索引空间数据库的基于最优点的集合最近邻查找算法

针对度量空间中的无索引空间数据库,提出一种基于最优点的集合最近邻查找算法及其改进算法.采用真实数据集与人工生成的数据集对算法进行测试,评估所提出算法的效率.实验结果表明,所提算法的效率优于组最近邻居查询算法,并且对于高维数据空间,所提出的算法有较高的稳定性.由于查询区域中数据点的数量比较少,改进的基于最优点的集合最近邻...     

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.     

空间数据库反向最近邻聚类方法

针对当前空间数据库聚类方法未考虑降维后的距离特征反向结果, 导致空间数据分量失真, 存在聚类精度低、 耗时长的问题, 提出一种空间数据库反向最近邻聚类方法. 首先, 通过选取训练样本集实现核矩阵的特征分解, 获得其距离特征修正值去除初始值的影响; 然后, 根据核主成分分析（KPCA）降维并结合降维后的距离特征反向结果, 利用反向最近邻聚类方法与扩展的部分失真搜索法相结合, 实现空间数据的聚类; 最后利用选定的聚类中心对数据集进行计算, 计算数据集第一维分量与聚类中心第一维分量之间的失真, 得到反向最近邻, 直至所有空间数据均找到所属类别, 最终完成空间数据库反向最近邻聚类. 实验结果表明, 该方法提高了空间数据的聚类精度, 减少了空间数据聚类所用时间.     

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.     

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。     

多维近邻密度估计的Lp模强相合性

设X_1,…,X_n是i.i.d.的具有密度f(x)的d维随机变量。设S_(x,a(x))是中心在x且至少包含X_1,…,X_n中k_n个点的最小的球,则f_n(x)=R_n/(n|S_(x,a(x)|)是f(x)一个近邻估计。我们证明了:假如lim k_n/n=0,lim k_n/logn=∞以及flog~ f在任何有界Borel集上可积(或∫f'(x)dx<∞,p>1),则对任何有界Borel集A有(或p>1)。反之,如,则有∫f~p(x)dx<∞,lim n→∞k_n/n=0和lim n→∞k_n=∞。