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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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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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最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一.最近邻查询根据所查询的目标对象的运动特性分为静态最近邻查询和动态最近邻查询.静态最近邻查询的关键在于运用最小距离和最小最大距离作为查询条件,对索引树的节点进行排序和剪枝进而查找目标对象 通过对现有最近邻查询算法的分析研究,比较这些现有算法的优缺点 相似文献
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局部范围受限的多类型最近邻查询 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 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
8.
反向最近邻查询是空间数据库中最重要的算法之一。传统的反向最近邻查询方法主要是针对静态对象的查询,随着无线通讯和定位技术的快速发展,移动对象发出的查询请求成为新的研究热点。该文将TPR-tree作为算法的索引结构,并提出了基于矩形框的对角线的修剪策略,将半平面修剪策略进行改进,给出了移动对象的动态反向k最近邻的查询方案。 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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空间网络数据库中最近邻查询的设计与实现 总被引:1,自引:1,他引:0
随着无线通讯技术、位置定位技术以及数据库技术的发展,使得能为移动用户提供相关的位置服务.K近邻查询是位置服务的一个重要功能.本文主要研究了空间网络数据库中的K近邻查询.以提出的集成道路网络距离与欧式距离的道路网络框架为基础,提出了一种新的KNN查询算法,通过网络扩展方法计算最近邻(NN),避免了不必要的磁盘I0s,减少了昂贵的最短路径计算,从而有效地提高了算法效率.实验结果说明,在目标点分布比较密集的情况下,算法显著优于其它的算法. 相似文献
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最近邻查询在地理信息系统、智能交通系统、多媒体应用以及数据挖掘等领域有着广泛的应用,随着对最近邻查询问题研究的深入,其应用前景和发展空间将更为广阔。针对近几年时空数据库中提出的最近邻查询的多种变体查询问题进行了详细地介绍和分析,总结了解决这些变体最近邻查询问题的有效方法,最后对最近邻查询问题的发展方向进行了展望。 相似文献
13.
Alternative Solutions for Continuous K Nearest Neighbor Queries in Spatial Network Databases 总被引:2,自引:0,他引:2
Continuous K nearest neighbor queries (C-KNN) are defined as finding the nearest points of interest along an enitre path (e.g.,
finding the three nearest gas stations to a moving car on any point of a pre-specified path). The result of this type of query
is a set of intervals (or split points) and their corresponding KNNs, such that the KNNs of all points within each interval
are the same. The current studies on C-KNN focus on vector spaces where the distance between two objects is a function of
their spatial attributes (e.g., Euclidean distance metric). These studies are not applicable to spatial network databases
(SNDB) where the distance between two objects is a function of the network connectivity (e.g., shortest path between two objects).
In this paper, we propose two techniques to address C-KNN queries in SNDB: Intersection Examination (IE) and Upper Bound Algorithm
(UBA). With IE, we first find the KNNs of all nodes on a path and then, for those adjacent nodes whose nearest neighbors are
different, we find the intermediate split points. Finally, we compute the KNNs of the split points using the KNNs of the surrounding nodes. The intuition behind UBA is that
the performance of IE can be improved by determining the adjacent nodes that cannot have any split points in between, and
consequently eliminating the computation of KNN queries for those nodes. Our empirical experiments show that the UBA approach
outperforms IE, specially when the points of interest are sparsely distributed in the network. 相似文献
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移动对象的连续最近邻查询算法 总被引:3,自引:1,他引:3
介绍了一种索引结构———TPR树和静态环境中基本的最近邻查询算法,并提出了影响时间这一概念,将其运用到最近邻查询算法中,可以完成移动对象的连续最近邻查询。 相似文献
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组最近邻居查询是空间数据库在最近邻居查询上的新问题.目前,对组最近邻居查询的研究局限于欧氏空间,考察的只是对象间的相对位置关系,无法处理现实生活中对象间的连通性问题.鉴于此,本文基于空间网络数据库提出以网络距离为度量标准的组最近邻居查询概念,进而提出作为其算法基础的增量最近邻居查询算法INNN,最后构造出算法NMQM.
实验证明,NMQM是一种有效的组最近邻居查询算法. 相似文献
实验证明,NMQM是一种有效的组最近邻居查询算法. 相似文献