受限网络移动对象的概率最近邻查询

基于自由空间移动对象概率最近邻查询,给出受限网络移动对象概率最近邻(CNPNN)查询概念,提出一种基于网络概率Voronoi图的CNPNN查询算法.利用基于网络距离的概率度量得到不确定数据的网络概率Voronoi单元,建立网络概率Voronoi 图覆盖受限网络.使用对点查询具有优势的R+树,对不确定数据的网络概率Voronoi单元进行索引,减少搜索时间.确定查询对象所在网络Voronoi单元,得到查询对象最可能的最近邻.实验结果表明,该算法时间复杂度为O(n2+mlogmn),在一定条件下具有较好的性能.     

移动对象反向最近邻查询技术研究

提出一种基于自调节网格索引的反向最近邻查询(RNNQ)算法,将空间划分为大小相等的网格单元,每个单元作为一个桶存储移动对象,采用基于桶内对象数目和网格几何特征的剪枝策略减少反向最近邻查询所需访问的节点。查询点周围单元桶内对象过多时进行二次网格划分,减小节点访问代价。实验结果表明,该算法具有良好的查询性能,优于基于TPR树索引的RNNQ算法。     

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。     

基于Voronoi图的反向最近邻查询

为了解决反向最近邻查询问题,利用Voronoi图及数据集中点的凸包进行反向最近邻查询,通过判断查询点与凸包的位置关系,可去除大量的数据点,并且给出在数据点被加入或删除后,对查询点的反向最近邻变化情况的判断方法与算法。为了便于查询,设计相应的空间存储数据结构。比较分析表明,该方法在处理多个查询点的反向最近邻时有一定的优势。     

移动对象的连续最近邻查询算法

介绍了一种索引结构———TPR树和静态环境中基本的最近邻查询算法,并提出了影响时间这一概念,将其运用到最近邻查询算法中,可以完成移动对象的连续最近邻查询。     

不确定性对象的反向最近邻查询

多数不确定性对象的反向近邻查询不能明确回答某个不确定性对象是否为查询对象的反向最近邻,针对该问题,提出概率反向最近邻查询的概念,设计不确定性对象的概率反向最近邻查询的索引结构,给出一种基于该结构的不确定性对象的反向最近邻查询算法。     

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。     

移动对象最近邻查询实时更新算法

在移动对象最近邻查询实时更新算法中,安全区一般是难以求解的不规则凸多边形。针对该问题,将安全区设计为圆形,在此基础上提出一种效率更高的移动对象最近邻查询更新算法。将算法分别运行于基站上的最近邻管理系统和移动对象上的Client管理系统,实验结果表明,该算法可以降低系统的存储代价,提高其数据处理性能。     

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。     

路网中线段反k最近邻查询研究

为了弥补现有的研究成果无法有效地处理路网环境下基于线段的反k最近邻问题的不足,提出了在路网环境下线段反k最近邻查询方法。该查询方法主要应用于评估查询对象的影响范围。根据路网及Voronoi图的特点提出了网络线段Voronoi图的概念。在静态数据集情况下利用网络线段Voronoi图的性质提出了STA_RVLRk NN算法,查询包括过滤过程和精炼过程两大部分。进一步,在动态数据集的情况下提出了DYN_RVLRk NN算法,查询分为空间线段对象增加和删除两种情况,并对不同的情况给出了相应的算法,得到查询结果集。理论研究和实验表明,所提算法能有效地处理路网中基于线段的反k最近邻问题。     

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。     

道路网络环境中的多对象最近邻查询

多对象最近邻查询(all nearest neighbors query)在地理信息系统、城市规划和资源分配等领域有着广泛的实际应用,也可作为某些聚类算法或应用的核心模块.针对欧氏空间的查询处理算法不能直接适用于道路网络环境,通过重复调用道路网络环境下的最近邻查询算法来进行多对象最近邻查询处理的计算代价较大,利用M树对道路网络中的边建立索引结构,基于该索引,提出了一个新颖的多对象最近邻查询处理算法BANNS(batched all nearest neighbors search).实验显示BANNS能稳定、快速、准确地处理道路网络中的多对象最近邻查询.     

移动对象历史轨迹的连续最近邻查询算法

提出一种直接在原始时空坐标系下对一维移动对象的历史轨迹进行连续最近邻查询的算法,给出相关的定义与定理,通过分析轨迹之间的交点及轨迹线段单调性等特征,利用以前所求得的最近邻结果信息进行连续最近邻的查询判断。实验结果与分析表明,该算法具有较好的性能。     

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。     

空间数据库中基于Voronoi图的组反k最近邻查询

为了改进现有的组反k最近邻查询算法的查询速度与准确度,提出了一种基于Voronoi图的组反k最近邻查询方法(group reverse k nearest neighbor guery method based on Voronoi diagram,V_GRk NN)。该方法获得的结果集是将这组查询点中任意一点作为kN N的数据点集合,在实际应用中可以用来评估一组查询对象的影响力。该方法的特点是首先对查询点集Q进行优化处理,降低查询点数量对查询效率的负面影响;接着对数据点集P进行约减,缩小查询搜索范围;然后根据基于Voronoi图的剪枝策略对候选集进行过滤;最后经过精炼获得GRk NN查询的结果集。该方法在数据集处理阶段很大程度上提高了查询速度,在过滤、精炼阶段利用Voronoi图的特性提高了查询的准确性。理论研究和实验表明,所提方法的效率明显优于可选的已有方法。     

基于Voronoi图的线段反向最近邻查询

提出一种基于平面线段的反向最近邻查询方法,用于找出线段集中以查询线段作为最近邻的线段。通过构造线段集的Voronoi图处理不相交的线段。根据其邻接特性和局部特性,给出基于Voronoi图的线段反向最近邻查询算法及相关定理和证明。实验结果表明,反向最近邻方法易于找到相交的线段,具有较高的查询效率。     

基于Voronoi图的最近邻查询的研究

移动查询点的最近邻查询是移动计算和现实生活应用中一种很基本也很重要的查询类型.基于Voronoi图的最近邻查询在计算几何中已被研究了相当长一段时间.但在以往的研究中基于Voronoi图的最近邻查询究竟是基于何种具体的索引结构去实现对查询空间的搜索的,却很少被提及.本文把传统的R树和Voronoi图在解决最近邻查询问题中的优越性相结合,提出了一种新的索引结构:VR树.进而给出了基于VR树索引结构的1NN查询算法.     

基于Delaunay图的反向最近邻查询

将查询点作为Delaunay图的一个生成点,利用Delaunay图的生成点与其邻接生成点之间的关系,在查询点的邻接生成点集(元素个数小于等于6)中计算数据集中给定点的反向最近邻。把伴随Delaunay图增量生成过程产生的Delaunay树作为查询索引结构,该结构能存储Delaunay图,在数据点插入和删除时维护Delaunay图的拓扑结构。     

移动对象的动态反向k最近邻研究

反向最近邻查询是空间数据库中最重要的算法之一。传统的反向最近邻查询方法主要是针对静态对象的查询,随着无线通讯和定位技术的快速发展,移动对象发出的查询请求成为新的研究热点。该文将TPR-tree作为算法的索引结构,并提出了基于矩形框的对角线的修剪策略,将半平面修剪策略进行改进,给出了移动对象的动态反向k最近邻的查询方案。     

高维主存的反向K最近邻查询及连接

对高维主存的反向K最近邻(KNN)查询进行研究,提出一种Δ-RdKNN-tree索引结构。通过在该索引结构上进行主存KNN自连接,预处理数据集中点的KNN距离信息。将这些距离扩展到索引的各层节点中,基于该索引设计高维主存的反向KNN查询算法以及反向KNN连接算法。分析结果表明,该算法在高维空间中是有效的。