基于概念划分的连续最近邻查询研究

CPM(conceptual partitioning monitoring)是一种较为高效的概念划分网格的思想,用以解决二维空间下的连续最近邻查询问题.在此思想的基础上提出一种采用树形结构来索引概念划分网格的连续最近邻查询算法T-CPM,通过一系列改进步骤,提升了这一算法的查询效率.实验证明,相比经典的算法,T-CPM优化了网格的检索顺序并节省了计算代价.此外,验证了将这一新的方法延伸到基于不确定空间对象的连续最近邻查询问题中,以此给出了一种针对动态不确定空间数据最近邻查询问题的思路和方法.     

基于最近邻子空间搜索的两类文本分类方法

在文本分类中,最近邻搜索算法具有思想简单、准确率高等优点,但通常在分类过程中的计算量较大。为克服这一不足,提出了一种基于最近邻子空间搜索的两类文本分类方法。首先提取每一类样本向量组的特征子空间,并通过映射将子空间变换为高维空间中的点,然后把最近邻子空间搜索转化为最近邻搜索完成分类过程。在Reuters-21578数据集上的实验表明,该方法能够有效提高文本分类的性能,具有较高的准确率、召回率和F1值。     

三维空间中的连续最近邻查询

连续最近邻查询是空间数据库中一种非常重要的查询。在这个问题的研究中,多数是针对二维空间的。提出三维空间中的连续最近邻查询,它在现实中有着广泛的应用价值。提出了垂直平分面、分割点和邻接球等概念,给出了筛选规则、定理和查询算法,进行了实验,表明具有较高的查询效率。     

空间对象的反最近邻查询

本文在对现有反最近邻查询方法研究的基础上,提出了一种新的索引结构一SRdnn-树;在此基础上提出了基于SRdn矿树的反最近邻查询方法,并给出了该结构上的最近邻查询方法,以及插入和删除方法,第5节实验表明,基于SRdnn-树的反最近邻查询在性能上优于以往查询方法。     

连续最近邻查询方法研究

本文分析了目前进行连续最近邻查询的几种方法,并由该问题的几何特征入手,提出了基于R-tree的查询算法,可以避免分割点的丢失和高代价的查询,能够有效地完成移动对象的连续最近邻查询.     

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。     

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。     

Z曲线网格划分的最近邻查询

为了解决高维空间最近邻查询问题,在网格划分的基础上,利用Z曲线对网格排序并将二维空间中的点映射到一维空间中。考虑到点的分布和网格形状对查询的影响,提出最小查询层和方向变换的概念。只要给出查询点与任意点之间的方向变换,即可求出该点所在的网格Z值,从而求出任意查询层的所有网格Z值。证明了最近邻查询只需访问至最小查询层后再访问两层。基于此提出了最近邻查询算法,它适用于数据点任意分布的情况,该算法能够得到精确解。     

基于VAR树的反向最近邻查询技术的研究

在空间数据库中,反向最近邻查询技术是最重要的查询技术之一,它是在最近邻查询技术的基础上提出的,如何有效地实现反向最近邻查询一直是人们研究的热点.以往都是基于类似R树索引结构的查询,在高维的情况下,使查询的速度急剧下降,形成"维数灾难".因此引用了一种新的索引结构--VAR树,并对VAR树进行了改进,引进了性能优越的SR树,并给出了基于这种索引结构的最近邻和反最近邻查询的算法.经实验验证基于VAR树的反向最近邻查询算法,在高维空间中的查询效率有了较大的提高.     

移动对象反向最近邻查询处理技术研究进展

随着移动通信技术的快速发展和个人移动通信终端功能的不断完善,移动计算技术有了更加广阔的应用背景,尤其是移动对象的反向最近邻查询处理技术得到了研究人员的广泛关注。对近几年提出的移动对象反向最近邻查询方法进行了研究,根据其查询处理过程,将反向最近邻查询方法分为基于预处理的方法和基于空间修剪的方法;总结了近年来提出的有效解决方法和研究进展,最后介绍了移动对象反向最近邻查询处理技术的最新发展趋势。