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在障碍环境下的空间应用中,用户通常只对视域范围内可视的数据对象感兴趣。为解决障碍环境中视域范围内的反向最近邻查询问题,将视域可视性引入到反向K最近邻查询中,提出一种可视反向视域K最近邻查询算法。给定某空间数据集P、障碍集O和查询点q,可视反向视域K最近邻查询检索P中数据点,并将q作为可视视域K最近邻。应用查询点进行障碍过滤,得到障碍过滤算法,利用数据对象的视域进行剪枝,使用查询点与数据对象的关系剪枝,形成有效的障碍剪枝规则,并根据剪枝规则得到视域可视性判断算法。在此基础上,分别基于R*-树和VFR-树提出可视反向视域K最近邻查询算法R*-V2-RKNN和VFR-V2-RKNN,并分别通过对R*-树和VFR-树进行一次遍历得到查询结果。在真实数据集和模拟数据集上的实验结果表明,VFR-V2-RKNN算法的查询性能明显优于R*-V2-RKNN算法。 相似文献
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反向K最近邻查询需要确定以给定查询对象作为其k个最近邻之一的所有对象。然而由于大量应用需要处理未知数据,人们迫切需要能够处理未知对象的新算法。这里的主要问题是,一个对象属于RKNN结果集的事件不再是一个确定性事件,而是一个以一定概率成立的随机变量。对基于概率论的未知数据集反向K最近邻(PRKNN)搜索问题展开研究,以足够大的概率返回以查询对象为其最近邻的未知对象。基于一种新的考虑了距离相关性的修剪机制,提出一种PRNN高效查询算法。此外,还给出了如何将该算法扩展至PRKNN(其中k>1)查询处理。最后,将该算法与当前其他最新算法作比较,实验评估结果表明,该算法性能明显优于其他算法。 相似文献
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球面上的最近邻查询在空间数据库最近邻查询领域具有重要的意义。为了处理球面上的最近邻查询问题,针对球面上数据对象点的特征和近邻查询的需要,给出了处理球面上最近邻查询的3种方法:利用球面voronoi图计算最近邻方法(VNS);利用欧氏空间内的空间数据索引结构方法(SPINS)和降维方法(APNS)。进一步,在动态的密集数据集和动态的稀松数据集两种典型的组合情况下分别着重对3 种方法处理最近邻查询的性能进行了实验比较。理论分析和实验结果表明,给出的3种方法可较好地处理球面上具有不同性质特征的空间数据对象点的近邻查询问题。 相似文献
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空间数据库的多类型最近邻查询逐渐受到人们的关注,关于K最近邻查询的研究也较多,但多类型K最近邻查询的研究还存在空白。针对道路网络中的多类型K-最近邻(MT-KNN)问题,结合多类型最近邻查询及K最近邻查询的理论,提出了多类型K最近邻查询算法。通过对分层编码视图进行扩展,建立了多路径分层编码视图,并利用逐步扩展局部路径的方法,实现了多类型K最近邻查询,实验结果分析表明算法具有较好的性能。 相似文献
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不确定数据的查询处理是数据库领域近年来的热点研究课题.提出一种不确定数据上的范围受限的最近邻查询.给定不确定数据集D={o1,o2,…,on},范围约束R是一个简单多边形,q为一固定的查询点,范围受限的最近邻查询返回的是在数据集D中,既满足范围约束R,又能成为查询点q的最近邻的对象集合.为处理该查询,提出了范围受限的最近邻核心集的概念和范围受限的最近邻核心集的查找算法.并提出一种计算范围受限的最近邻候选集的优化方法,降低了查询代价.最后通过实验验证了该算法的有效性. 相似文献
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多对象最近邻查询(all nearest neighbors query)在地理信息系统、城市规划和资源分配等领域有着广泛的实际应用,也可作为某些聚类算法或应用的核心模块.针对欧氏空间的查询处理算法不能直接适用于道路网络环境,通过重复调用道路网络环境下的最近邻查询算法来进行多对象最近邻查询处理的计算代价较大,利用M树对道路网络中的边建立索引结构,基于该索引,提出了一个新颖的多对象最近邻查询处理算法BANNS(batched all nearest neighbors search).实验显示BANNS能稳定、快速、准确地处理道路网络中的多对象最近邻查询. 相似文献
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针对位置服务应用中,基于道路网络的移动对象连续K最近邻(CKNN)查询实时响应速度慢的问题,提出基于方向关系约束的移动对象CKNN查询算法CDR-CKNN。采用锥形模型建立方向关系表示模型,将查询中的方向关系谓词转化为开放图形,作为K最近邻查询的约束条件,快速过滤与查询结果无关的道路边,从而避免查找最近邻对象时对道路网的盲目扩展,缩短查找K最近邻对象的时间。实验结果表明,当道路网络规模增加时,CDR-CKNN算法查询性能比IMA/GMA算法提高2倍~3.3倍,其性能受兴趣点对象分布密度影响较小;采用八方向锥形模型比四方向锥形模型的算法查询效率提高1.5倍~3倍。 相似文献
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K最近邻(KNN)查询是相似性查询的一种,已有大部分KNN查询算法都是针对集中式计算环境的,因此很容易形成性能瓶颈。P2P这种新的分布式计算技术能够有效克服集中式计算环境中的性能瓶颈问题。提出了一种分组式P2P网络结构下基于iDisdance索引的KNN查询方法,其主要思想是通过分布式簇索引裁剪搜索空间,降低网络通信开销,从而在P2P环境下执行KNN查询。最后通过仿真测试了该方法的有效性以及分组数量与数据分布对查询开销的影响。 相似文献
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基于数据网格的书法字k近邻查询 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种在数据网格环境下的书法字k近邻查询方法.当用户在查询结点提交一个查询书法字和k时,首先以一个较小的查询半径,在数据结点进行基于混合距离尺度的书法字过滤,然后将过滤后的候选书法字以"打包"传输的方式发送到执行结点,在执行结点并行地对这些候选书法字进行距离(求精)运算,最终将结果书法字返回到查询结点.当返回的书法字个数小于k时,扩大半径值,继续循环,直到得到k个最近邻书法字为止.理论分析和实验表明,该方法在减少网络通信开销、增加I/O和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能. 相似文献
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基于数据网格的书法字k近邻查询 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种在数据网格环境下的书法字k近邻查询方法.当用户在查询结点提交一个查询书法字和k时,首先以一个较小的查询半径,在数据结点进行基于混合距离尺度的书法字过滤,然后将过滤后的候选书法字以“打包”传输的方式发送到执行结点,在执行结点并行地对这些候选书法字进行距离(求精)运算,最终将结果书法字返回到查询结点.当返回的书法字个数小于k时,扩大半径值,继续循环,直到得到k个最近邻书法字为止.理论分析和实验表明,该方法在减少网络通信开销、增加I/O和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能. 相似文献
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针对支持向量机在对样本进行分类时,决策超平面附近的点较易错分的问题,首先将反K近邻法引入分类问题,提出了反K近邻分类算法;然后,将支持向量机(SVM)与反K近邻分类算法(RKNN)相结合,提出了基于支持向量机与反K近邻的分类算法(SVM-RKNN);最后,为了避免单一分类器可能存在的片面性问题,提出了基于SVM-RKNN的多特征融合分类方法。实验结果表明:SVM-RKNN分类算法的分类准确率比SVM方法平均提高了2.13%,而基于SVM-RKNN的多特征融合分类算法的分类准确率分别比SVM和SVM-RKNN算法平均提高了2.54%和0.41%。 相似文献