多对象的最近邻查询

最近邻查询是地理信息系统等领域经常遇到的问题，该文在最近邻查询的基础上提出一种多个对象的最近邻查询，并利用已有的R-树最近邻查询方法实现多个对象的查询，该方法不同于普通的最近邻查询，是一种新的方法，在实际应用中也很有意义。     

面向存在不确定对象的组最近邻查询方法

组最近邻查询是空间对象查询领域的一类重要查询,通过该查询可找到距离给定查询点集最近的空间对象.由于图像分辨率或解析度的限制等因素,空间对象的存在不确定性广泛存在于某些涉及图像处理的查询应用中.这些对象位置数据的存在不确定性会对组最近邻查询结果产生影响.本文给出面向存在不确定对象的概率阈值组最近邻查询定义,设计了高效的查询处理机制,通过剪枝优化等手段提高概率阈值组最近邻查询效率,并进一步提出了高效概率阈值组最近邻查询算法.采用多个真实数据集对概率阈值组最近邻算法进行了实验验证,结果表明所提算法具有良好的查询效率.     

道路网络环境中的多对象最近邻查询

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.     

基于R树及其变种的最近邻查询研究

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     

有障碍物环境下移动对象的反最近邻查询

最近邻查询是地理信息系统领域常遇到的问题,为反向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。在分析了几种反向最近邻查询的类型和方法的基础上,提出了基于Voronoi图的解决障碍物环境下移动对象的反向最近邻查询的方法,大大缩小了在海量空间数据库中进行反向最近邻查询的查询范围,并提高了查询的准确度。     

基于查询集空间分布的聚合最近邻查询算法

聚合最近邻查询涉及到多个查询对象,因此比传统最近邻查询更复杂,而且其查询集空间分布特征暗含了查询集聚合最近邻的区域分布信息。充分考虑查询集分布特征,给出了利用分布特征指导聚合最近邻搜索的方法,并以此提出了一种新的聚合最近邻查询算法——AM算法。AM算法能动态地捕捉并利用查询集空间分布特征,使得对数据点的搜索按正确的次序进行,避免对不必要数据点的搜索。最后通过实验验证了AM算法的高效性。     

不确定性对象的反向最近邻查询

多数不确定性对象的反向近邻查询不能明确回答某个不确定性对象是否为查询对象的反向最近邻,针对该问题,提出概率反向最近邻查询的概念,设计不确定性对象的概率反向最近邻查询的索引结构,给出一种基于该结构的不确定性对象的反向最近邻查询算法。     

路网中双色反向k近邻查询处理

目前,路网中反向最近邻查询引起了广泛关注,有很多算法被提出.在实际路网中,由于移动数据对象的种类多种多样,单色反向最近邻查询有时并不能完全满足要求.因此,研究路网双色反向最近邻查询具有重要的实际意义.考虑到这种情况,提出一种路网中双色反向最近邻查询算法.通过PMR四叉树索引路网,采用Dijkstra算法遍历路网.为了保证连续监控,为查询点和对象分别设置安全区.为了验证候选对象,为其设置验证监控区.由于双色查询中,对象的种类不同,因此分别采用两个集合来保存这两类对象.通过实验对比,证明该算法具有较好的有效性和稳定性.     

移动对象查询处理技术：研究综述

近年来，随着无线通信技术的迅速发展和个人终端设备功能的逐步完善，移动计算较传统的分布式计算有了更广阔的应用背景和发展空间，特别是针对移动对象的查询处理研究引起了业界和学术界越来越多的兴趣和关注。移动对象相关的查询主要包括：最近邻查询、反最近邻查询、空间连接以及最近对查询等。本文从这些查询的基本定义开始，介绍了这些查询相关的基本处理技术，总结了近年来学者们提出的有效解决方法和研究进展，并在最后探讨了移动对象查询处理技术的未来发展趋势。     

基于SR-树的空间对象最近邻查询

最近邻查询是空间数据库的重要应用之一，最近邻查询概念的扩展，即时象的相似性查询中，利用以往的定位查询以厦范围查询方法不能很好的解决最近邻查询的问题，在分析NN查询的基本概念和存储区域的基础上，提出区别于以往NN查询的基于SR-树的多时象NN查询方法，根据某几个查询点，找出离它们最近的一个点或者是七个点，在某种意义上是寻求一种最优方案。     

基于抗体选择策略的克隆挖掘算法

针对如何有效地利用大量的原始数据分析现状来预测未来的问题,基于抗体选择策略提出一种克隆选择挖掘算法。通过评估抗体的支持度、可信度和亲和度,求得有效的关联规则。实验结果表明,该算法能较快地获得可理解的规则,并且具有较高的准确率。     

概率查询及其算法研究

给出了概率查询的分类,描述了最近邻查询及其基于R-树的深度优先算法,针对此算法的不足,提出了对mindist的改进以完成移动对象的最近邻查询。     

移动对象的动态反向k最近邻研究

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。     

基于平面线段的反向最近邻查询

反向最近邻查询是空间数据库空间查询的研究热点。目前反向最近邻查询的查询粒度都是基于一维的点,在一些空间物体不能抽象为点的情况下将其抽象为点进行反向最近邻查询,查询结果不能达到一定的精度。该文在分析基于平面线段的最近邻查询和R树结构的基础上提出了一种改进的R树—Rcd树,并给出了基于Rcd树的平面线段反向最近邻查询算法,该方法能实现平面线段的反向最近邻查询。     

路网中互近邻查询处理方法

提出路网中的互近邻查询问题.给定路网G(V,E),对象集P,查询点q,近邻数k1和k2,互近邻查询返回既是q的k1近邻,又是q的反k2近邻的对象集.为解决该问题,首先提出基础算法,即先求出查询点q的k1近邻作为候选,再验证这些候选是否为真正的结果.然后,在此基础上提出了优化算法,根据落在对象点与查询点最短路径边上的标记点个数直接排除掉一些错误的候选对象.最后,通过实验验证了优化算法的有效性.     

基于平面线段的反向最近邻查询

反向最近邻查询是空间数据库空间查询的研究热点。目前反向最近邻查询的查询粒度都是基于一维的点．在一些空间物体不能抽象为点的情况下将其抽象为点进行反向最近邻查询,查询结果不能达到一定的精度。该文在分析基于平面线段的最近邻查询和R树结构的基础上提出了一种改进的R树－Rcd树,并给出了基于Rcd树的平面线段反向最近邻查询算法．该方法能实现平面线段的反向最近邻查询。     

基于对象集合的空间关键词查询

在进行空间关键词查询时,有时需要查找一组既紧凑且离查询点最近、又覆盖查询关键词且对象个数很少的对象,而现有的查询方法通常只能返回包含所有查询关键词的单个空间对象。为此,提出了解决此类查询问题的近似查询算法和精确查询算法。首先给出了这类查询问题的形式化定义,以及描述对象集合质量的代价函数,并对代价函数进行了归一化处理;然后在近似查询算法中采用基于IR-tree的最佳优先搜索策略进行剪枝,有效缩减了查询候选空间;在精确查询算法中采用基于IR-tree的广度优先搜索策略查找包含查询关键词的对象,以达到降低查询处理代价的目的。实验结果表明,近似算法的查询效率明显优于精确算法,且能获得非常精确的查询结果。     

移动点对象HR索引及反向最近邻查询

在此提出了一种基于速度分布的HR树索引结构,首先在速度域中对移动对象集进行规则划分,根据速度标量大小将移动对象划分到不同的速度树中,每棵速度树中移动对象具有相近的速度;对每棵速度树中的移动对象,则利用时间间隔进行划分。HR树索引增加了两个分别建于叶节点和根节点之上的Hash辅助索引结构,并基于HR树提出了反向最近邻查询算法,具有很好的动态更新性能和并发性。实验结果与分析表明,基于HR树索引的反向最近邻查询算法具有良好的更新及查询性能,优于通用的TPR树索引。     

移动对象最近邻查询实时更新算法

在移动对象最近邻查询实时更新算法中,安全区一般是难以求解的不规则凸多边形。针对该问题,将安全区设计为圆形,在此基础上提出一种效率更高的移动对象最近邻查询更新算法。将算法分别运行于基站上的最近邻管理系统和移动对象上的Client管理系统,实验结果表明,该算法可以降低系统的存储代价,提高其数据处理性能。