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     

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.     

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。     

道路网络中的多类型K最近邻查询

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。     

空间数据库中的障碍反向最近邻查询

反向最近邻查询已成为空间查询的热点问题,而障碍物在实际应用中是不可避免的,因而在障碍物环境中的反向最近邻查询也成为重要的空间查询。已有的可视反向最近邻查询只考虑了可视性,并没有考虑最小障碍距离。提出一种障碍物环境中新的反向最近邻查询的变体,查找障碍距离最小的反向最近邻,即障碍反向最近邻查询。利用障碍距离的计算和相应的剪枝规则,给出障碍反向最近邻查询的算法及相关定理和证明。     

球面上的K最近邻查询算法

针对球面上数据对象点集的特征和K最近邻查询的需求,提出2种处理球面上K最近邻查询的算法:基于查询轴的K最近邻查询算法(PAM方法)和基于查询圆面的K最近邻查询算法(PCM方法).对2种算法进行实验比较,结果表明,PAM方法和PCM方法都适合处理球面上的最近邻查询问题,PAM方法在存储量和查询复杂度方面相对于PCM方法具...     

道路网络中的连续最近邻查询

为了减少连续最近邻查询中计算K个最近邻的次数和减小算法需要的存储空间,提出一种道路网络中求连续最近邻的方法。给出分点的计算方法及连续最近邻查询算法,对算法的正确性、可终止性进行证明,并分析算法复杂度。与相关算法进行实验比较,得出该算法更适合于对象频繁发生变化的实际网络。     

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。     

基于Voronoi图的组最近邻查询

组最近邻查询由于涉及多个查询点,因此比传统的最近邻查询更为复杂.充分考虑查询点的分布特征以及它们构成的几何图形的性质和特点,给出组最近邻所应满足的条件及判断组最近邻的理论方法.提出基于Voronoi图的组最近邻查询的VGNN算法,可以精确求解查询点集的最近邻.对于查询点不共线的情况,该算法的查询方式是以一点为中心、向外扩张式的;对于查询点共线的情况,该算法给出搜索范围,限定了参与计算的数据点的个数.给出基于Voronoi图的VTree索引.实验结果表明,基于VTree索引的VGNN算法具有较好的性能,并且当查询点不共线时,其性能具有较高的稳定性.     

障碍环境中线段组最近邻查询方法研究

为了解决现有成果无法有效处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题,提出了障碍环境中线段组最近邻查询方法。查询过程分为过滤阶段和精炼阶段两个部分。在过滤过程中,首先根据线段Voronoi图的性质以及线段障碍组最近邻查询的定义,提出了针对数据线段的剪枝定理,并提出了OLGNN_Line_Filter算法;根据线段障碍距离的定义,进一步提出针对障碍物的剪枝定理,并给出了OLGNN_Obstacle_Filter算法。在精炼过程中,为了得到更精确的查询结果,提出了相应的精炼定理和精炼算法STA_OLGNN。理论研究和实验表明,所提算法能够有效地处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题。     

移动对象的动态反向最近邻查询技术

为了处理移动对象的动态反向最近邻,对时空动态反向最近邻查询问题进行形式化的定义,利用时空距离函数及限界区域等概念给出计算移动对象的动态反向最近邻的定理与算法,提出移动查询点的动态最近邻的全域查询及局域查询的方法,利用动态检测圆及时空距离函数进行动态反向最近邻的查询判断,其计算量可减少40%~60%。构建新的时空索引结构——TPRDNN树,给出操作TPRDNN树的查询算法。     

一种基于VARdnn-Tree的反向最近邻查询方法*

空间数据库中反向最近邻查询在低维查询时一般利用基于R-Tree的改进树作为索引结构,由于树型索引结构本身的限制,R-Tree等索引结构的查询在高维中都会出现维数灾难。针对这个问题,提出了一种基于VARdnn-Tree的索引结构,采用量化压缩的方法存储数据,能够有效地支持高维查询。     

一种障碍空间中不确定对象的连续最近邻查询方法

近年来,基于位置的服务获得了越来越广泛的关注,其中最近邻查询是最常用的一种查询方式.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在位置数据中普遍存在,这种不确定性会对最近邻查询结果产生影响.空间中障碍物的存在也给空间数据查询带来了挑战.文中研究存在障碍物的空间中不确定对象连续最近邻查询的处理方法,设计了一种剪枝策略大幅降低需要计算的不确定对象数目,并进一步提出了障碍空间中不确定对象最近邻查询安全区域的概念及安全区域生成算法.设计了安全区域的索引存储方法.实验结果表明,文章所提出的方法具有良好的效率和可扩展性.     

时空数据库变体最近邻查询问题探讨

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。     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

An Enhanced Technique for k-Nearest Neighbor Queries with Non-Spatial Selection Predicates

In multimedia databases, k-nearest neighbor queries are popular and frequently contain non-spatial predicates. Among the available techniques for such queries, the incremental nearest neighbor algorithm proposed by Hjaltason and Samet is known as the most useful algorithm [16]. The reason is that if k > k neighbors are needed, it can provide the next neighbor for the upper operator without restarting the query from scratch. However, the R-tree in their algorithm has no facility capable of partially pruning tuple candidates that will turn out not to satisfy the remaining predicates, leading their algorithm to inefficiency. In this paper, we propose an RS-tree-based incremental nearest neighbor algorithm complementary to their algorithm. The RS-tree used in our algorithm is a hybrid of the R-tree and the S-tree, as its buddy tree, based on the hierarchical signature file. Experimental results show that our RS-tree enhances the performance of Hjaltason and Samet's algorithm.     

空间数据库平面线段近邻查询问题研究

空间数据库的近邻查询近几年受到人们越来越多的关注.近邻查询根据程度不同可分为点与点的近邻查询、点与线段、线段与线段的近邻查询.目前,前两者研究的较多,后者没有查到相关文献.提出平面线段与线段的近邻查询问题.有针对性地解决一些空间物体无法抽象为点的情况.平面线段的近邻查询在现实中有着广泛的应用价值.根据平面线段与线段是否相交分为两类;不相交的平面线段再根据位置关系分成9种情况.分别对上述各种情况进行讨论研究.给出了线段近邻查询的筛选规则、定理和查询算法,进行了实验分析和比较,新方法实现了平面线段与线段的近邻查询,具有较高的查询效率.     

可伸缩的道路网络多连续k近邻查询处理

针对基于道路网络的多用户连续k近邻查询处理,提出了一种可伸缩的多用户连续查询处理(scalable processing of multiple continuous queries,SPMCQ)框架.SPMCQ框架采用流水线处理策略,将连续k近邻查询执行分解为可同时作业的预处理、查询执行和结果分发3个阶段,利用多线程技术提高查询处理的并行性.基于SPMCO框架,分别利用基于内存的哈希表和线性链表结构对移动对象位置和道路网络有向图模型进行存储和管理,提出了多连续k近邻查询处理SCkNN算法.实验结果表明,在处理多用户连续k近邻查询时,该算法性能优于目前的道路网络连续k近邻查询处理算法.     

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。