面向时间依赖路网的连续k近邻查询

连续k近邻查询(continuous k-nearest neighor,Ck NN)定义为查找指定路径上每个点的k个最小代价数据对象。目前关于Ck NN的研究都是在欧式空间与静态路网中实现的,这些算法不能直接应用到边权值变化的时间依赖路网中。定义并解决了时间依赖路网中的Ck NN问题,利用积分的性质以及通过对权值代价函数合并的方式提出了两阶段的基于分割点的Ck NN查询算法。过滤阶段提出了计算节点到达时间的方法,再利用到达时间查询出多个候选k近邻结果;求精阶段将查询点到候选结果的权值函数合并,通过计算函数交点得到分割点,进而为查询返回若干个分割点以及相应区间内的k近邻结果。实验结果表明,与进行多次快照k近邻查询相比,所提算法在响应时间上减少了近一个数量级。     

路网中查询点速度不确定的连续k近邻查询方法

提出一种路网中查询点速度不确定的连续k近邻查询方法.查询点在起始位置向服务器提出查询请求,得到k近邻的候选集.随着查询点的移动,利用有效候选集计算当前的k近邻,而不必再向服务器请求,从而减少了服务器计算代价.当候选集部分失效时,由服务器返回候选集中失效的兴趣点的当前信息,使候选集有效.当候选集完全失效时,由查询点重新向服务器提出查询请求,得到新的候选集.并提出一种计算候选集的优化方法,降低了查询代价.最后,通过实验验证了所提算法的有效性.     

路网中速度不确定移动对象的k近邻查询

目前在基于道路网的移动对象的各类查询研究中,大多都是在假定移动对象速度固定不变的基础上进行的.而实际上因为外界环境和自身情况等不确定性因素的影响,对象的速度可能会发生变化.基于此,本文提出一种基于路网的速度不确定的移动对象的k近邻查询处理方法.在查询时刻根据查询点位置执行查询操作,得到构成查询点k近邻的候选对象集合,再根据概率计算方法得到结果集及其概率.实验结果表明本文所提方法是有效的.     

基于路由机制的时变路网k近邻算法

针对现实生活中动态路网的地理信息查询问题,提出了一种基于路由机制的动态路网中k近邻查询的算法。其主导思想是利用空间换时间,用路由表保存历史查询结果,用查询路由表的方法代替传统的最短路径计算,通过历史数据减少系统重复计算并对车辆行驶路径进行规划,用更新路由表的方法适应路况的变化。围绕路由表这一核心,改进相应的k近邻算法的过滤、精炼过程。通过路由表对动态路网进行少量的预处理,减少系统在k近邻搜索中的候选点数量,缩小查询范围,提高搜索效率。     

一种面向不确定对象的可见k近邻查询算法

真实世界中,常存在很多障碍物,影响空间对象到查询点的可见性及距离,可见k近邻查询查找距查询点最近的k个可见对象,是时空查询领域的一类重要算法.由于度量设备误差以及通信开销的限制等因素,空间对象位置不确定因素广泛存在.文中拟对不确定对象执行可见k近邻查询,提出了概率可见k近邻(PVkNN)查询,即查找前k个成为查询点最近邻居概率最大的节点.为了高效地执行这一查询,文中提出了k-界限剪枝方法,基于可见质心的紧缩过滤以及对不可见对象的剪枝策略,从空间角度过滤掉不符合条件的对象.为避免对候选集合中每个对象的概率都进行精确计算,从概率角度提出了根据概率上下限来对候选集合进行进一步的求精方法,采用近似采样技术来获取可见区域的比例,实现了对PVkNN的高效计算.采用真实和模拟数据集设计实验,充分验证了算法的效率和精度.     

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.     

时间依赖路网中反向k近邻查询

在现存的反向k近邻查询方案中,比较高效的研究大多集中在欧氏空间或者静态路网,对时间依赖路网中的反向k近邻查询的研究相对较少。已有算法在兴趣点密度稀疏或者k值较大时,查询效率较低。对此,提出了基于子网划分的反向k近邻查询算法mTD-SubG。首先,将整个路网划分为大小相同的子网,通过子网的边界节点向其他子网进行扩展,加快对路网中兴趣点的查找速度;其次,利用剪枝技术缩小路网的扩展范围;最后, 利用已有时间依赖路网下的近邻查询算法,判定查找到的兴趣点是否为反向k近邻结果。实验中将mTD-SubG算法与已有算法mTD-Eager进行对比,结果表明mTD-SubG算法的响应时间比mTD-Eager算法减少了85.05%,遍历节点个数比mTD-Eager算法减少了51.40%。     

基于NNlists的路网k路径近邻查询

为满足k路径近邻查询的实时性要求,运用预计算思想提出了基于NNlists的BNNL算法,通过在用户当前位置和目的地结点进行双向Dijkstra扩展得到两点间的最短路径,再通过对最短路径上的路网结点预计算的m近邻进行优化处理,最终得到正确的k路径近邻。该方法提高了k路径近邻查询的查询速度,尤其适用于兴趣点密度较大、k值较大的情况。     

不确定数据上范围受限的最近邻查询算法

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.     

基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法

针对传统的基于欧氏距离的相似性度量不能完全反映复杂结构的数据分布特性的问题,提出了一种基于相对密度和流形上k近邻的聚类算法。基于能描述全局一致性信息的流形距离,及可体现局部相似性和紧密度的k近邻概念,通过流形上k近邻相似度度量数据对象间的相似性,采用k近邻的相对紧密度发现不同密度下的类簇,设计近邻点对约束规则搜寻k近邻点对构成的近邻链,归类数据对象及识别离群点。与标准k-means算法、流形距离改进的k-means算法进行了性能比较,在人工数据集和UCI数据集上的仿真实验结果均表明,该算法能有效地处理复杂结构的数据聚类问题,且聚类效果更好。     

路网上的单色和双色反k最远邻查询

传统的路网上的反最远邻查询是直接找出查询点的反最远邻,这种方法不但效率不高,而且需要大量内存资源进行预计算。为了更有效地解决基于路网的单色和双色反k最远邻查询问题,提高反k最远邻查询的效率,提出了从反最近邻的角度来分析反最远邻查询问题,把反最远邻查询转化为反最近邻问题。根据这一理论,提出了一种有效的基于路网的单色和双色的反k最远邻查询算法。通过实验与实验分析表明,该方法具有良好的实用价值。     

道路网络中k路径最近邻居针对两种目标点的应用

提出一种道路网络中针对两种不同类型目标点的k组路径最近邻居查询,这是一种新的查询:给出用户希望到达的终点位置以及两组目标点集合,这种查询返回连接用户当前位置和终点位置的最短路径,以及相对于这条最短路径的k组路径最近邻居,每组包含两个不同类型的目标点,将这种查询命名为k-PNNT.提出了一种典型的过滤-精炼算法得到k-PNNT及对应的最短路径,并且在实际道路网络中进行了实验.实验证明,算法可行,有效.     

动态权重路网下的连续近邻查询

现有的近邻查询在查询相同或相近目标时,会得到相同的行驶路线,从而导致大量用户聚集到该区域,造成二次拥堵。针对上述问题,提出一种支配关系监控算法。该算法采用实时交通信息作为动态权重,并给出一个在路网权重变化下的连续k近邻查询方法,有效地避免二次拥堵。实验结果验证了该算法的有效性和高效性。     

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。     

一种移动对象增量组最近邻居查询方法

基于移动对象增量最近邻居查询(INCNN),提出一种移动对象增量组最近邻居查询方法(INCGNN)。该方法以较小的代价求出每次更新时刻的组最近邻居。针对组最近邻居查询的特点,给出了k+1组最近邻居查询改进算法,椭圆剪枝和延迟更新3种优化查询的策略。实验结果表明,INCGNN明显优于REEGNN,3种优化策略能较好地提高查询性能。     

基于不确定数据的top-k概率相互最近邻查询*

不确定数据上的概率相互最近邻查询具有重要的实际应用,针对目前关于这方面的研究尚少,提出了不确定数据上的概率相互最近邻的top-k查询算法。首先对问题进行描述与定义,其次总结可行的裁剪规则,从而裁剪查询对象中未计算的实例点。通过实验表明,该算法能有效地降低最近邻查询中的I/O开销,提高查询的响应速度。     

Optimal location query based on k nearest neighbours

Optimal location query in road networks is a basic operation in the location intelligence applications. Given a set of clients and servers on a road network, the purpose of optimal location query is to obtain a location for a new server, so that a certain objective function calculated based on the locations of clients and servers is optimal. Existing works assume no labels for servers and that a client only visits the nearest server. These assumptions are not realistic and it renders the existing work not useful in many cases. In this paper, we relax these assumptions and consider the k nearest neighbours (KNN) of clients. We introduce the problem of KNN-based optimal location query (KOLQ) which considers the k nearest servers of clients and labeled servers. We also introduce a variant problem called relocation KOLQ (RKOLQ) which aims at relocating an existing server to an optimal location. Two main analysis algorithms are proposed for these problems. Extensive experiments on the real road networks illustrate the efficiency of our proposed solutions.