基于Voronoi图及其对偶图的反最近邻查询

最近邻查询是地理信息系统领域经常遇到的问题,而反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。在分析利用Voronoi图进行最近邻查询的基础上,提出了基于Voronoi图及其对偶图Delaunay图的反最近邻查询,大大缩小了在海量空间数据库中进行反最近邻查询的查询范围。     

距离-关键字相似度约束的双色反k近邻查询方法

针对空间关键字双色反k近邻查询返回结果质量较低的问题,提出了基于距离-关键字相似度约束的双色反k近邻查询方法.首先,通过设置一个阈值将查询结果中质量较低的用户给过滤掉,从而避免了查询结果中出现空间距离相对较远的用户,保证了查询结果质量;然后,为支持该查询,提出了一种关键字多分辨率网格矩形树(KMG-Tree)索引来管理...     

基于位置语义的增量近邻隐私保护研究

针对LBS查询服务中构造的匿名区或选取的锚点仍位于敏感区域而导致的位置隐私泄露问题,提出一种基于位置语义的增量近邻隐私保护方法。该方法在客户端/服务器体系架构下,先根据用户的位置隐私需求计算语义安全匿名区,保护用户位置隐私;再筛选语义安全匿名区中道路交叉点作为语义安全锚点,保证了选取锚点是真实存在的,且其语义安全性达到最大;最终客户端以锚点位置请求服务并获取查询结果。实验结果表明,该方法能够较好地保护用户位置的隐私,且查询准确率较高约90%,查询时间较低约60 ms。     

基于差分隐私的社交网络位置近邻查询方法

针对社交网络中近邻位置查询时个人位置隐私泄漏的问题,采用地理不可区分性机制对位置数据添加随机噪声,提出了一种隐私预算分配方法。首先,对空间区域进行网格化分割,根据用户在不同区域的位置访问量来个性化分配隐私预算;然后,为了解决在扰动位置数据集中近邻查询命中率偏低的问题,提出了一种组合增量近邻查询（CINQ）算法,以扩大需求空间的检索范围,并利用组合查询过滤冗余数据。在仿真实验中,与SpaceTwist算法相比,CINQ算法的查询命中率提高了13.7个百分点。实验结果表明,CINQ算法有效解决了因为查询目标的位置扰动所带来的查询命中率偏低问题,适用于社交网络应用中扰动位置的近邻查询。     

基于道路网的连续k近邻查询算法

针对增量式监测算法(IMA)的冗余搜索问题,提出一种基于IMA改进的移动对象连续k近邻(Continuous k Nearest Neighbor, CkNN)查询处理新算法。采用增量式查询处理机制;利用距离相近的查询其查询结果大部分相同这一特性,在以查询点为中心进行网络扩展之前,首先执行一个预处理过程,分析相近的其他查询的扩展树,并重用其中的有效部分,从而避免了对道路网的盲目扩展;且在节点的网络扩展中,通过应用具有相同扩展方向的其他查询的扩展结果,不仅减少了对道路网的重复扩展,还节省了计算代价。实验结果表明,所提算法同传统算法相比较, 缩短了查询响应时间,提高了运行效率,并且适用于不同类型的k近邻查询。     

An evaluation and query algorithm for the influence of spatial location based on RkNN

This paper is devoted to the investigation of the evaluation and query algorithm problem for the influence of spatial location based on RkNN (reverse k nearest neighbor). On the one hand, an object can make contribution to multiple locations. However, for the existing measures for evaluating the influence of spatial location, an object only makes contribution to one location, and its influence is usually measured by the number of spatial objects in the region. In this case, a new measure for evaluating the influence of spatial location based on the RkNN is proposed. Since the weight of the contribution is determined by the distance between the object and the location, the influence weight definition is given, which meets the actual applications. On the other hand, a query algorithm for the influence of spatial location is introduced based on the proposed measure. Firstly, an algorithm named INCH (INtersection’s Convex Hull) is applied to get candidate regions, where all objects are candidates. Then, kNN and Range-k are used to refine results. Then, according to the proposed measure, the weights of objects in RkNN results are computed, and the influence of the location is accumulated. The experimental results on the real data show that the optimized algorithms outperform the basic algorithm on efficiency. In addition, in order to provide the best customer service in the location problem andmake the best use of all infrastructures, a location algorithm with the query is presented based on RkNN. The influence of each facility is calculated in the location program and the equilibrium coefficient is used to evaluate the reasonability of the location in the paper. The smaller the equilibrium coefficient is, the more reasonability the program is. The actual application shows that the location based on influence makes the location algorithm more reasonable and available.     

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。     

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。     

基于Voronoi-R*的隐私保护路网k近邻查询方法

针对已有的保护位置隐私路网k近邻查询依赖可信匿名服务器造成的安全隐患,以及服务器端全局路网索引利用效率低的缺陷,提出基于路网局部索引机制的保护位置隐私路网近邻查询方法.查询客户端通过与LBS服务器的一轮通信获取局部路网信息,生成查询位置所在路段满足l-路段多样性的匿名查询序列,并将匿名查询序列提交LBS服务器,从而避免保护位置隐私查询对可信第三方服务器的依赖.在LBS服务器端,提出基于路网基本单元划分的分段式近邻查询处理策略,对频繁查询请求路网基本单元,构建基于路网泰森多边形和R^*树的局部Vor-R^*索引结构,实现基于索引的快速查找.对非频繁请求路网基本单元,采用常规路网扩张查询处理.有效降低索引存储规模和基于全局索引进行无差异近邻查询的访问代价,在保证查询结果正确的同时,提高了LBS服务器端k近邻查询处理效率.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾查询准确性的同时,有效地提高了查询处理效率.     

基于位置演进模型的两类时空查询算法

为减少历史时间窗时空查询结果偏差,通过假定移动对象在连续位置更新间做匀速直线运动,获取该对象的近似轨迹函数,基于此函数提出简化的位置演进模型。由该模型求解对象轨迹与查询区域边界相交时间点集;由轨迹函数计算对象与查询中心点间距离函数,求解距离函数间相交时间点集。给出基于简化位置演进模型的时间窗时空范围查询、最近邻查询算法。仿真结果表明,与传统算法相比,所提两类查询算法的结果准确度更高。     

基于概率的反向K最近邻高效查询算法研究

反向K最近邻查询需要确定以给定查询对象作为其k个最近邻之一的所有对象。然而由于大量应用需要处理未知数据,人们迫切需要能够处理未知对象的新算法。这里的主要问题是,一个对象属于RKNN结果集的事件不再是一个确定性事件,而是一个以一定概率成立的随机变量。对基于概率论的未知数据集反向K最近邻(PRKNN)搜索问题展开研究,以足够大的概率返回以查询对象为其最近邻的未知对象。基于一种新的考虑了距离相关性的修剪机制,提出一种PRNN高效查询算法。此外,还给出了如何将该算法扩展至PRKNN(其中k>1)查询处理。最后,将该算法与当前其他最新算法作比较,实验评估结果表明,该算法性能明显优于其他算法。     

障碍空间中基于并行蚁群算法的k近邻查询

为解决障碍空间中的k近邻查询问题,提出一种基于改进的并行蚁群算法的k近邻查询方法（PAQ）。首先,利用不同信息素种类的蚁群实现并行查询k近邻;其次,增加时间因素作为路径长短的判断条件,以最直接地呈现蚂蚁的搜索时间;然后,重新定义初始信息素浓度,以避免蚂蚁的盲目搜索;最后,引入可视点将障碍路径分割为多段欧氏路径,选择可视点进行概率转移,并改进启发函数,以促使蚂蚁朝着更为正确的方向搜索,避免算法过早陷入局部最优。与WithGrids相比,当数据点个数小于300时,对于线段障碍,算法运行时间平均缩短约91.5%;对于多边形障碍平均缩短约78.5%。实验结果表明,该方法在数据规模较小时的运行时间具有明显的优势,且可以处理多边形障碍。     

Peer-to-peer bichromatic reverse nearest neighbours in mobile ad-hoc networks

The increasing use of mobile communications has raised many issues of decision support and resource allocation. A crucial problem is how to solve queries of Reverse Nearest Neighbour (RNN). An RNN query returns all objects that consider the query object as their nearest neighbour. Existing methods mostly rely on a centralised base station. However, mobile P2P systems offer many benefits, including self-organisation, fault-tolerance and load-balancing. In this study, we propose and evaluate 3 distinct P2P algorithms focusing on bichromatic RNN queries, in which mobile query peers and static objects of interest are of two different categories, based on a time-out mechanism and a boundary polygon around the mobile query peers. The Brute-Force Search Algorithm provides a naive approach to exploit shared information among peers whereas two other Boundary Search Algorithms filter a number of peers involved in query processing. The algorithms are evaluated in the MiXiM simulation framework with both real and synthetic datasets. The results show the practical feasibility of the P2P approach for solving bichromatic RNN queries for mobile networks.     

空间对象的反最近邻查询处理技术研究

空间数据库中反最近邻查询的研究是空间查询的研究热点。在对现有的反最近邻查询技术进行分析比较的基础上,针对提高动态数据集的查询效率问题,给出了基于R树索引结构的反最近邻查询方案。通过实验结果的分析比较,可以看出该方案能够有效地解决动态数据集的查询问题。     

空间数据库最优位置查询算法研究

针对实际应用的查询要求,提出一种新颖的空间数据库查询类型—最优位置查询。在叙述实际应用的基础上抽象出最优位置查询概念,提出目标对象的优先权度量标准、删减数据对象的启发式规则和最优位置查询算法,分析最优位置查询算法的时间复杂度。实验结果表明,在参数不同取值情况下最优位置查询算法的查询性能仍然高效。     

一种对时空信息的kNN查询处理方法

互联网上每天都会产生大量的带地理位置标签和时间标签的信息,比如微博、新闻、团购等等,如何在众多的信息中找到在时间和空间地理位置上都满足用户查询需求的信息十分重要.针对这一需求,提出了一种对地理位置和时间信息的k近邻查询（ST-kNN查询）处理方法.首先,利用时空相似度对数据对象的地理位置变量和时间变量进行映射变换,将数据对象映射到新的三维空间中,用三维空间中两点之间的距离相似度来近似代替两个对象之间实际的时空相似度;然后,针对这个三维空间设计了一种ST-Rtree（spatial temporal rtree）索引,该索引综合了空间因素和时间因素,保证在查询时每个对象至多遍历1次;最后,在该索引的基础上提出了一种精确的k近邻查询算法,并通过一次计算确定查询结果范围,从而找到前k个结果,保证了查询的高效性.基于大量数据集的实验,证明了该查询处理方法的高效性.     

空间数据库中的线段k近邻查询研究

K近邻查询是空间数据库中的重要查询之一,k近邻查询在内容的相似性检索、模式识别、地理信息系统中有重要应用。针对现有k近邻查询都是基于点查询的情况,提出基于平面线段的k近邻查询,查找线段集中给定查询点的k个最近线段。给出基于Voronoi图的线段k近邻查询算法及给出相关定理和证明。该算法通过线段Voronoi图的邻接特性找到一个候选集,然后从中找到最终结果。通过随机数据的实验证明,所提算法明显优于线性扫描算法和基于R树的k近邻查询算法。     

一种基于路网的多源聚合距离Skyline查询算法

基于路网距离的多源Skyline查询在地图服务中广泛使用,但现有的Skyline查询方法对于复杂的路网距离计算效率低下,并且随着查询点数量的增加查询结果集变得过于庞大,无法为用户提供精简有效的查询结果。为了提高查询结果的有效性和查询效率,提出一种基于最小聚合距离的倒排索引Skyline查询算法,该算法对道路网建立QG-tree索引,提高聚合距离的计算效率;同时对兴趣点集建立倒排索引,结合剪枝策略对兴趣点进行检索,减少聚合距离计算和支配判定的开销,有效地提高查询效率。在真实道路网上的实验表明,所提出的算法效率比现有算法DSR和N3S快1~3个数量级,可以有效地处理道路网环境下多源Skyline查询问题。     

路网环境中关于模糊组最近邻问题的研究

为了解决路网环境中传统的组最近邻查询无法支持用户不确定搜索的问题,在组最近邻查询的基础上引入了“模糊”因子来描述用户查询的不确定性,并提出了四种不同的算法,其中朴素的全局搜索算法利用了Dijkstra 算法的特性来处理不确定性,多维向量算法和V-Tree 算法在此基础上通过缩小搜索空间进一步优化,最后提出的近似算法在牺牲了一定正确率的前提下进一步提高了查询效率。通过在真实路网数据集上的大量实验,总结归纳了不同算法的优势,并充分验证了各个算法的合理性与实用性。     

支持k近邻查询的X*树索引结构

通过分析已有的索引结构在进行k近邻查询时效率上的不足,提出了适合进行k近邻查询的X*树索引结构,采用了新的结点分裂算法,同时不需要额外存储结点分裂的历史信息。实验结果表明它比X树的时间和空间性能更好,更适合k近邻查询的应用。