受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

由于已有的最近邻查询方法无法直接处理受限区域内的单纯型连续近邻链查询问题,针对受限区域和障碍物的复杂性,详细研究了受限区域内无障碍物和有障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询方法,分别提出了VOR_NB_CRSCNNC算法和VOR_CB_CRSCNNC算法。算法基于计算几何中的Voronoi图和判定圆域对空间数据对象进行预先筛选和计算,每次查询仅需考虑落在数量较少的Voronoi多边形和判定圆域内的数据点,预先过滤掉大量数据,减少每次计算涉及的数据量。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一判断的冗余计算,受受限区域形状的影响较小,较大程度提高了查询效率。     

动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

受限区域内的单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、数据的相似分析和推理、空间数据库等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,详细研究了动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法。基于计算几何中的Voronoi图给出了VOR_IN_CRSCNNC算法、VOR_EX_CRSCNNC算法和VOR_DE_CRSCNNC算法。进一步进行了实验比较和分析。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一筛选和判断的冗余计算,在处理空间数据量较大、初始受限区域数据量较多、受限区域形状较为复杂的单纯型连续近邻链查询方面具有较大的优势。     

障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、空间数据库、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,对动态障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询（ObSCNNC查询）问题进行了详细研究。利用Voronoi图和判定圆给出了ObSCNNC_Search算法,进一步提出了障碍物动态增加情况下的查询算法（ObSCNNC_ADD算法）和障碍物动态减少情况下的查询算法（ObSCNNC_DET算法）。对所提方法进行了实验比较与分析。理论研究与实验分析表明,所提方法较适合处理障碍物环境下的单纯型连续近邻链问题。     

障碍物环境下的动态单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据查询、空间数据挖掘和网络搜索等领域具有重要意义。针对障碍物环境下动态数据集中的单纯型连续近邻链查询问题,着重考虑新增点和删除点对初始单纯型连续近邻链的影响,基于判定圆域对初始单纯型连续近邻链进行二次计算和判断,提出在数据集动态增大和动态减小环境下的OB_DYNSCNNC_ADD和OB_DYNSCNNC_DET查询算法,以实现对数据集的有效筛选和过滤。理论研究和实验分析表明,2种算法均能实现障碍物环境下动态数据集中的单纯型连续近邻链查询,并具有较高的查询效率。     

数据集中单纯型连续近邻链查询方法

为解决数据集中的单纯型连续近邻链查询问题,提出一种基于Voronoi图的查询方法。给出单纯型连续近邻链查询的定义,利用Voronoi图的性质对大量数据点进行精减,设计可准确查询出数据集中单纯型连续近邻链的查询算法。实验结果表明,随着待查连续近邻链所含数据点规模的增大,该方法的效率比传统基于R树方法更高。     

RTC树的构建与不确定近邻关系查询方法

空间索引结构和查询技术在空间数据库中具有重要的作用,针对已有的方法在复杂空间数据对象的近似和组织方面的局限性,提出了一种基于最小外接矩形(MBR)、梯形和圆的新的索引结构(RTC树).为了有效处理复杂空间数据对象的最近邻(NN)关系查询问题,提出了基于RTC树的最近邻查询(NNRTC)算法,NNRTC算法利用剪枝规则可减少节点遍历和距离计算.针对障碍物对数据集中最近邻的影响问题,提出了障碍物环境下的基于RTC树的最近邻查询(BNNRTC)算法,BNNRTC算法先在理想空间进行查询,再对查询结果进行判断.为了有效处理动态单纯型连续近邻链查询问题,进一步给出了基于RTC树的动态单纯型连续近邻链查询(SCNNCRTC)算法.实验结果表明,相对基于R树的查询方法,所提的方法在处理数据量较大的复杂空间对象的数据集时可提高60%~80%的效率.     

Voronoi图的构建与受限区域内的最近邻查询方法研究

Voronoi图在空间数据查询、数据挖掘、图像处理、模式识别和智能交通管理等方面具有重要的作用。为了简化构建的复杂性和提高构建效率,基于分治法、启发式局部优化策略和局部数据点的扫描线动态更新策略,提出了基于凸包的Voronoi图生成方法,给出了Create_Voronoi()算法。进一步,为了弥补已有近邻查询方法无法处理受限区域内的最近邻查询的不足,基于Voronoi图研究了受限区域内的同质和异质最近邻查询方法,分别提出了TVor_NN()算法和YVor_NN()算法。理论研究和实验分析表明,提出的研究方法在Voronoi图的构建和受限范围的最近邻查询等方面具有较大的优势。     

预定数据链规模的单纯型连续近邻链查询

研究预定数据链规模的单纯型连续近邻链(SCNNC)查询问题,基于Hilbert曲线,提出SCNNC_H_SS算法,将已处理过的数据点从数据集中进行剔除,可减少大量冗余计算。为对SCNNC进行动态维护和更新,提出SCNNC_H_CS算法。理论分析和实验结果表明,在数据集和待查近邻链的规模较大时,相比基于传统树索引结构的方法,该算法具有更高的查询效率。     

Rav-tree:一种有效支持反向近似近邻查询的索引结构

空间数据库的索引结构是实现有效数据查询的前提和基础。空间数据反向近似近邻查询是空间查询的一个新方向,它避免了精确查询中过多的距离计算,从而能够在效率与准确性上取得平衡。提出的Rav-tree不同于基于启发式规则的索引结构,首先利用局部近似,然后根据Voronoi cell区域和估计圆的方法实现近似近邻查询,并利用过滤结果和分域查询得到初步的候选集,最终通过反向近似近邻查询(RANNQuery)算法得到RANN集,并完整地给出基于Rav-tree的ANN查询算法和RANN查询算法。实验结果表明,Rav-tree对RANN等查询具有较好的查询效率和查全率。     

MOQ-QR:基于QR-树的连续K近邻查询算法研究*

综合分析了R-树和四叉树在处理移动对象的连续K近邻（简称CKNN）查询算法中的不足,提出了一种基于R树和四叉树索引结构,去解决移动对象连续K近邻查询算法。该算法通过对移动对象分配静态空间,并在研究区域内利用QR-树和hash表作为索引去存储移动对象以此计算查询点与移动对象之间的空间距离。实验证明,该算法与现有算法相比,不仅提高了数据的查询效率,而且降低了系统资源的消耗。     

基于Voronoi图的连续反向最近邻查询

为解决动态环境中移动点的连续反向最近邻查询问题,将连续反向最近邻查询分为单色和双色2种情况进行研究。利用移动点Voronoi图,分别给出单色连续反向最近邻查询算法、双色连续反向最近邻查询算法以及相关定理,对算法正确性和可终止性进行证明,分析算法时间复杂性。按照移动点Voronoi图的拓扑结构是否改变分为2种情况,分析每种情况下候选所在区域的变化,在变化区域内进行Voronoi图的重构,得到对应的解决方法。在多数情况下,该算法只需生成局部移动点的Voronoi图即可找到结果,减小了连续反向最近邻查询的代价。     

Voronoi图的生成及近邻关系查询方法

针对构建Voronoi图的方法的生成效率较低,构建复杂度较高的问题,提出了利用多方法交叉融合进行Voronoi图的构建与更新的方法。为了提高空间数据最近邻查询的效率,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小内切圆的最近邻查询方法;针对查询点位置频繁变化的情况,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小外接矩形的最近邻查询方法;为了提高对偶近邻对和最近对的查询效率,利用Voronoi多边形和对应的最小内切圆进行过滤和查询,提出了统一查询对偶近邻对和最近对的新方法。实验结果表明,所提方法解决了因数据分布不均导致的额外计算量的开销问题,在数据集规模较大和查询频率较高时具有一定的优势。     

障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询

为了提升障碍空间中k最近邻查询的效率,研究了障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询方法,提出了在障碍空间基于Voronoi图的kNN-Obs算法。该算法采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是利用Voronoi图的过滤功能,较大程度地减少了被查询点的个数。精炼过程主要根据障碍距离和邻接生成点对候选集内对象进行第二次筛选。进一步给出了处理新增加点的ADDkNN-Obs算法和处理删除点的DENkNN-Obs算法。实验表明该算法在处理障碍空间中的k最近邻问题时具有优势。     

路网中基于Voronoi图的反向最近邻查询方法

针对已有的在路网中的反向最近邻(Reverse Nearest Neighbor,RNN)查询方法存在的不足,提出了利用网络Voronoi图(Network Voronoi Diagram,NVD)的NVD-RNN算法,该算法具有较好的效果,它把路网划分成小的Voronoi区域,并且采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是提前存储可能的查询结果。精炼过程主要是从可能的结果集合中找到查询结果。并且进一步给出了处理新增加点的ADDNVD-RNN算法和处理删除点的DENVD-RNN算法。实验表明,该算法在处理路网中的反向最近邻问题时有明显的优势。     

基于Voronoi图及其对偶图的反最近邻查询

最近邻查询是地理信息系统领域经常遇到的问题,而反最近邻查询是在最近邻查询的基础上提出的一种新的查询类型。在分析利用Voronoi图进行最近邻查询的基础上,提出了基于Voronoi图及其对偶图Delaunay图的反最近邻查询,大大缩小了在海量空间数据库中进行反最近邻查询的查询范围。     

网络环境中近邻对的查询方法

网络环境下的数据集中的近邻对查询在地理信息系统、网络查询和空间数据库等领域有着重要的应用。为了对网络环境下的近邻对进行有效查询,基于Voronoi图对数据集中近邻对问题进行了详细研究,给出了网络环境下查询数据点集中近邻对的定理和算法;为了利用计算机对网络环境下的近邻对进行查询处理,设计了相应的数据存储结构;对在网络环境下的查询数据集中的近邻对问题进行了实验分析。该方法可较好地解决网络环境下的数据集中近邻对的查询问题,相应的维护代价较低。     

局部范围受限的多类型最近邻查询

多类型最近邻查询在现实中的应用范围比传统的最近邻查询广泛.基于多类型最近邻查询,提出局部范围受限的多类型最近邻查询(PCMTNN)概念,针对范围约束是任意简单多边形区域的数据集给出PCMTNN算法,利用椭圆最小外切矩形的易求性和与椭圆本身覆盖区域的最近似性特点缩小了搜索范围,并用一个链表结构实现了在一次R树的遍历过程中找到包含在所有搜索区域内的数据集中点的过程,从而大幅度减少了无用点的访问数量.实验结果分析表明算法具有较好的性能.     

面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案

针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题，通过设计[(K,θ)]-隐私模型，提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元，依据用户的移动路径和移动速度，选择具有相似特性的其他[K-1]个用户，构建匿名用户集；利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值，以及用户所处语义位置的Voronoi单元，构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域，可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明，与SCPA算法相比，该方案在隐私保护程度上提升约15%，系统开销上降低约20%。