面向移动对象连续k近邻查询的双层索引结构

移动对象连续k近邻（CKNN）查询是指给定一个连续移动的对象集合,对于任意一个k近邻查询q,实时计算查询q的k近邻并在查询有效时间内对查询结果进行实时更新.现实生活中,交通出行、社交网络、电子商务等领域许多基于位置的应用服务都涉及移动对象连续k近邻查询这一基础问题.已有研究工作解决连续k近邻查询问题时,大多需要通过多次迭代确定一个包含k近邻的查询范围,而每次迭代需要根据移动对象的位置计算当前查询范围内移动对象的数量,整个迭代过程的计算代价占查询代价的很大部分.为此,提出了一种基于网络索引和混合高斯函数移动对象分布密度的双重索引结构（grid GMM index,GGI）,并设计了移动对象连续k近邻增量查询算法（incremental search for continuous k nearest neighbors,IS-CKNN）.GGI索引结构的底层采用网格索引对海量移动对象进行维护,上层构建混合高斯模型模拟移动对象在二维空间中的分布.对于给定的k近邻查询q,IS-CKNN算法能够基于混合高斯模型直接确定一个包含q的k近邻的查询区域,减少了已有算法求解该区域的多次迭代过程;当移动对象和查询q位置发生变化时,进一步提出一种高效的增量查询策略,能够最大限度地利用已有查询结果减少当前查询的计算量.最后,在滴滴成都网约车数据集以及两个模拟数据集上进行大量实验,充分验证了算法的性能.     

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.     

一种针对反向空间偏好top-k查询的高效处理方法

随着地理位置定位技术的蓬勃发展,基于在线位置服务技术的应用也越来越多.提出一种查询类型——反向空间偏好top-k查询.类似于传统的反向空间top-k查询,对于给定的空间查询对象,该查询返回使该对象满足top-k属性得分的那些用户.但不同的是,该对象的属性不是自身具有的特性,而是通过计算该对象与其他偏好对象之间的空间关系（如距离）而确定.这种查询在市场分析等许多重要领域具有需求,例如,根据查询结果,分析出某个地区中某个设施受欢迎的程度.但是,由于大量空间对象的存在导致对象之间空间关系的计算代价非常高,如何实时地计算出对象的空间属性得分,给查询处理带来很大的挑战.针对该问题提出优化的查询处理算法包括：数据集剪枝、数据集批量处理、基于权重的用户分组等策略.通过理论分析和充分的实验验证,证明了所提出方法的有效性.与普通方法相比,这些方法能够大幅度提高查询处理的执行时间和I/O效率.     

基于k近邻隔离森林的异常检测

异常检测是机器学习与数据挖掘的热点研究领域之一, 主要应用于故障诊断、入侵检测、欺诈检测等领域. 当前已有很多有效的相关研究工作, 特别是基于隔离森林的异常检测方法, 但在处理高维数据时仍然存在许多困难. 提出了一种新的k近邻隔离森林的异常检算法: k-nearest neighbor based isolation forest (KNIF). 该方法采用超球体作为隔离工具, 利用第k近邻的方法来构建隔离森林, 并构建基于距离的异常值计算方法. 通过充分实验表明KNIF方法能有效地进行复杂分布环境下的异常检测, 并能适应不同分布形式的应用场景.     

面向复杂时间序列的k近邻分类器

基于时序对齐的k近邻分类器是时间序列分类的基准算法.在实际应用中,同类复杂时间序列经常展现出不同的全局特性.由于传统时序对齐方法平等对待实例特征并忽略其局部辨别特性,因此难以准确、高效地处理此类具有挑战性的时间序列.为了有效对齐并分类复杂时间序列,提出了一种具有辨别性的局部加权动态时间扭曲方法,用于发现同类复杂时间序列的共同点以及异类序列间的不同点.同时,通过迭代学习时间序列对齐点的正例集与负例集,获取每条复杂时间序列中每个特征的辨别性权重.在多个人工和真实数据集上的实验结果表明了基于局部加权对齐策略的k近邻分类器所具有的可解释性与有效性,并将所提出方法扩展至多变量时间序列分类问题中.     

基于图压缩的k可达查询处理

研究了基于图压缩的k可达查询处理,提出了一种支持k可达查询的图压缩算法k-RPC及无需解压缩的查询处理算法,k-RPC算法在所有基于等价类的支持k-reach查询的图压缩算法中是最优的.由于k-RPC算法是基于严格的等价关系,因此进一步又提出了线性时间的近似图压缩算法k-GRPC.k-GRPC算法允许从原始图中删除部分边,然后使用k-RPC获得更好的压缩比.提出了线性时间的无需解压缩的查询处理算法.真实数据上的实验结果表明,对于稀疏的原始图,两种压缩算法的压缩比分别可以达到45%,对于稠密的原始图,两种压缩算法的压缩比分别可以达到75%和67%;与在原始图上直接进行查询处理相比,两种基于压缩图的查询处理算法效率更好,在稀疏图上的查询效率可以提高2.5倍.     

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.     

一种基于k近邻图的稀有类检测算法

稀有类检测的目标是为无类别标签的数据集中的每个类,特别是仅含少量数据样本的稀有类,寻找到至少一个数据样本以证明数据集中存在这些类.该技术在金融欺诈检测及网络入侵检测等现实问题中具有广泛的应用场景.但是,现有的稀有类检测算法往往存在以下问题：（1）时间复杂度比较高;或（2）对原始数据集需要一定的先验知识,如数据集中各类数据样本所占比例等.提出了一种基于k邻近图的无先验快速稀有类检测算法KRED,通过利用稀有类数据样本在小范围内紧密分布所造成的与周边数据分布的不一致性来定位稀有类.为此,KRED将给定数据集转化为k邻近图,并计算图中各顶点入度和边长的变化.最后,将以上变化最大的顶点对应的数据样本作为稀有类的候选样本.实验结果表明：KRED有效提高了发现数据集中各个类的效率,明显缩短了算法运行所需时间.     

一种障碍空间中的反k最近邻查询方法

随着基于位置的服务(LBS)和物联网的快速发展,空间查询技术越来越重要,而空间查询中的最近邻查询及其各种变体有着广泛的应用.近几年,已有较多对于查询前k个反最近邻对象(RkNN)的研究,其中大部分针对的都是理想欧氏空间.而在真实的情况下,反k最近邻查询通常受障碍物影响.文中研究了障碍空间中反k最近邻查询算法,提出了一种...     

OIQ-tree:一种支持大规模空间文本数据流上连续k近邻查询的索引

空间文本数据流上连续k近邻查询(Continuous k-nearest neighbor Queries over Spatial-Textual data streams,CkQST)能在空间文本对象组成的数据流上检索并实时更新k个包含指定关键字的空间邻近对象,是空间文本数据流上连续查询(Continuous Qu...     

障碍空间中基于Voronoi图的组反k最近邻查询研究

为了解决已有研究成果无法有效处理障碍空间中的组反k最近邻查询问题,提出了障碍物环境中基于Voronoi图的OGRkNN查询方法,该方法获得的结果集是将一组查询点中任意一点作为障碍kNN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.依据障碍物集合是否发生变化提出了2种情况下的OGRkNN查询方法,一种是静态障碍物环境下的OGRkNN查询(简称STA_OGRkNN查询)方法,另一种是动态障碍物环境下的OGRkNN查询(简称DYN_OGRkNN查询)方法.其中STA_OGRkNN查询方法利用Voronoi图的邻接特性可以在剪枝阶段有效地过滤掉大量的非候选者,快速地缩小查询范围,提高整个算法的查询效率,在精炼阶段有效地提高了算法的准确性.进一步给出了3种情况下的DYN_OGRkNN查询方法,分别为障碍物动态增加情况下的OGRkNN查询算法、障碍物动态减少情况下的OGRkNN查询算法以及障碍物动态移动情况下的OGRkNN查询算法.理论研究和实验结果表明所提算法具有较高效率.     

An Enhanced Technique for k-Nearest Neighbor Queries with Non-Spatial Selection Predicates

In multimedia databases, k-nearest neighbor queries are popular and frequently contain non-spatial predicates. Among the available techniques for such queries, the incremental nearest neighbor algorithm proposed by Hjaltason and Samet is known as the most useful algorithm [16]. The reason is that if k > k neighbors are needed, it can provide the next neighbor for the upper operator without restarting the query from scratch. However, the R-tree in their algorithm has no facility capable of partially pruning tuple candidates that will turn out not to satisfy the remaining predicates, leading their algorithm to inefficiency. In this paper, we propose an RS-tree-based incremental nearest neighbor algorithm complementary to their algorithm. The RS-tree used in our algorithm is a hybrid of the R-tree and the S-tree, as its buddy tree, based on the hierarchical signature file. Experimental results show that our RS-tree enhances the performance of Hjaltason and Samet's algorithm.     

基于空间网络数据库的组最近邻居查询

组最近邻居查询是空间数据库在最近邻居查询上的新问题.目前,对组最近邻居查询的研究局限于欧氏空间,考察的只是对象间的相对位置关系,无法处理现实生活中对象间的连通性问题.鉴于此,本文基于空间网络数据库提出以网络距离为度量标准的组最近邻居查询概念,进而提出作为其算法基础的增量最近邻居查询算法INNN,最后构造出算法NMQM.
实验证明,NMQM是一种有效的组最近邻居查询算法.     

室内双色数据集上的反向最近邻查询

随着Wi-Fi、RFID等室内定位技术的发展,产生了越来越多的基于室内空间的位置服务需求。目前已有文献提出了针对室内环境的范围查询和最近邻查询,而双色反向最近邻（bichromatic reverse nearest neighbor,BRNN）查询作为常见的空间查询类型,在室内空间中尚未有相关的研究。为此,提出了基于兴趣点集合的兴趣点融合图模型,并提出了基于路径、基于楼层和基于单元的3种剪枝策略,用于在查询处理时削减搜索空间。在兴趣点融合图和剪枝策略的基础上,提出了室内双色反向最近邻（indoor bichromatic reverse nearest neighbor, IBRNN）查询算法Smart。Smart算法通过对兴趣点融合图中的图元素的检查,从而判断与该图元素关联的移动对象是否有可能属于结果集。最后通过实验,对所提算法的有效性和高效性进行了验证。     

一种障碍空间中不确定对象的连续最近邻查询方法

近年来,基于位置的服务获得了越来越广泛的关注,其中最近邻查询是最常用的一种查询方式.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在位置数据中普遍存在,这种不确定性会对最近邻查询结果产生影响.空间中障碍物的存在也给空间数据查询带来了挑战.文中研究存在障碍物的空间中不确定对象连续最近邻查询的处理方法,设计了一种剪枝策略大幅降低需要计算的不确定对象数目,并进一步提出了障碍空间中不确定对象最近邻查询安全区域的概念及安全区域生成算法.设计了安全区域的索引存储方法.实验结果表明,文章所提出的方法具有良好的效率和可扩展性.