共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。     

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。     

基于定量属性相关值的空间离群研究

针对空间离群数据(spatial outlier detection)中缺乏对多属性相关定量分析的特点，进行了基于定量分析多属性相关的空间离群数据研究。在空间统计学的基础上，采用定量相关分析对属性之间的关系进行度量，引用了多属性相关矩阵，采用R-tree动态索引结构来搜索空间离群点，有效地解决了这一问题。在多非空间属性中，准确地发现空间离群点，通过对杭州地籍数据的分析，验证了方法的正确性和有效性。     

多路R树连接的加权处理

空间连接运算是空间数据查询中最重要、最耗时的基本操作之一,其中基于R树的空间连接(RJ)被认为是一种高效的处理机制,但在空间连接的精化阶段处理复杂的空间数据时需要很大的系统开销。基于MBR及直接查询谓词,提出了一种加权处理方法,并扩展了R树结构及MRJ算法。从而优化了多路R树连接的筛选处理,能得到更加有效的候选集;同时,减少了磁盘访问次数,可节省CPU及I/O的时间开销。还通过应用实例验证了其在空间数据库查询优化方面的优势。     

一种静态环境下的空间索引结构

R树作为目前最流行的动态空间数据索引结构,被广泛应用于原型研究和商用空间数据库系统中.R树的变体很多,但大多数应用于动态环境下,对于静态空间数据环境(指不更新或更新少的空间数据),R树及其变体虽然适用,但效率不高.本文在已有空间数据索引结构的基础上,根据静态空间数据的特点,提出一种新的适用于该环境的空间索引结构,该方法可减少I/O访问次数,提高空间查询效率.     

RNT:一种面向公路网的空间索引方法

公路网地图匹配技术是各种基于位置服务的基础,为实时、准确的将坐标点定位至公路网中的所属公路段,需要对公路网路段进行索引。提出的RNT树是一种基于R树的针对公路网的索引方法,它以公路网内嵌多边形为索引对象,将线段索引上升为面索引,能够避免索引重叠区域的产生,查询路径唯一。在树生成时间、磁盘利用率和查询时间方面均比R树显著提高。     

eGiST:一种改进的通用搜索树

新型应用领域的出现,要求数据库系统提供支持数据类型和查询谓词可扩展的索引结构。该文首先介绍了具有这种可扩展性的通用搜索树结构(GiST),分析了GiST在结点溢出处理策略上的不足,并提出了一种改进的通用搜索树结构eGiST,提高了空间利用率和系统效率。     

基于主存R树的空间连接的实现

空间查询效率是衡量数据库性能的关键，而空间连接查询是最耗时、最重要的空间查询。对几种典型的空间连接方法作了简单回顾，并具体给出了基于R树的空间连接算法(RJ)在空间数据库管理系统SADBS中的实现。     

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。     

导航数字地图数据组织方法和预取策略探讨

成本、环境因素、数据特性和应用特性使得有效实现汽车导航系统的地图显示成为一项挑战。为解决这些问题，本文从数据组织和数据缓冲角度，提出了分级数据组织、分级预取策略和基于启发信息的预取策略，并简要介绍了得到实用验证的多级Hilbert-R-Tree索引。