深度优先遍历△-tree的非递归KNN查询

kNN查询是高维数据库中最重要的操作之一,尽管它在数据库研究中得到了极大的关注,但很少有关于主存数据库kNN查询的工作.充分利用kNN查询自身的特点,基于高效的主存索引△-tree设计了一种新的kNN查询算法NR-DF-knn-Search,该算法采用非递归方式深度优先搜索△-tree中距离查询点较近的叶子节点,能够快速找到较优的kNN候选,更新修剪距离,加大剪枝力度,缩小搜索空间,从而提高kNN查询效率.通过实验对该算法进行了估价,结果证明该算法是有效的.     

一种基于访问图优化的缓存替换算法

针对目前数据库缓存替换算法替换策略单一,无法预测即将执行SQL语句的不足,提出了一种基于访问图优先的缓存替换算法CG-ABR(Call Graph Optimizing Adaptive Buffer Replacement).该算法通过查询优化器获得当前数据访问类型,自动调整缓存替换算法以适应实时变化的访问类型,改进了缓存访问的管理方法,并根据SQL语句的应用逻辑执行顺序来构造访问图Call Graph,基于Call Graph以预测将要执行的SQL语句,替换出未来不会被访问的页面缓存,以达到缓存空间优化的目的.实验结果与分析表明,CG-ABR算法是有效的,对实时变化的访问类型有较好的缓存命中率,具有良好的应用价值.     

深度优先遍历Δ-tree的非递归KNN查询

kNN查询是高维数据库中最重要的操作之一,尽管它在数据库研究中得到了极大的关注,但很少有关于主存数据库kNN查询的工作。充分利用kNN查询自身的特点,基于高效的主存索引Δ-tree设计了一种新的kNN查询算法NR_DF_knn_Search,该算法采用非递归方式深度优先搜索Δ-tree中距离查询点较近的叶子节点,能够快速找到较优的kNN候选,更新修剪距离,加大剪枝力度,缩小搜索空间,从而提高kNN查询效率。通过实验对该算法进行了估价,结果证明该算法是有效的。     

位置相关查询中基于最小访问代价的缓存替换方法

在位置相关查询（LDQ）中由于用户的移动性和数据的位置相关性,给缓存替换策略带来了新的挑战。在详细分析位置相关数据(LDD)的空间位置特性和几种典型的位置相关缓存替换策略的基础上,提出一种基于最小访问代价的缓存替换策略（PLAC）,一些重要的缓存替换因素如访问概率、更新频率、数据距离和有效范围等都包含在代价函数里,PLAC根据代价函数值的大小来决定被替换的数据,由此来保证有限缓存的最大使用率。通过实验对比,PLAC比其他位置相关缓存替换策略更为有效地提高了缓存命中率,缩短了查询平均响应时间。     

基于语义贡献值的XML查询缓存替换策略

传统缓存替换策略对语义缓存替换缺乏针对性,不能有效重用缓存中的数据,影响缓存命中率。为此,针对可扩展标记语言查询(XML)代数查询的特点,提出一种基于语义贡献值的XML查询缓存替换策略,根据用户历史查询的缓存项进行聚类分析,预测其对未来查询的语义贡献值,当缓存空间不足时替换语义贡献值最小的项,从而提高用户查询效率。实验结果表明,相比最不经常使用策略和最近最少使用策略,该策略能有效缩短查询时间,提高缓存命中率。     

Top-k查询结果的有界多样化方法

查询结果重复率高是top-k查询处理过程中亟待解决的问题,已有的解决方法需要遍历初始结果集中所有的对象,因此,查询处理的效率较低.为了提高查询处理的效率,把初始结果集映射到欧氏空间中,根据拉式策略,可选用基于得分或基于距离两种方法之一从该空间选出差异最优子空间,在基于距离的方法中,对欧氏子空间进行分割并且利用探测位置和Voronoi图的几何特性减少二次查询对象的数目.在此基础上,提出了top-k查询结果有界多样化算法,并证明了算法的正确性.实验结果表明,所提出的算法提高了top-k查询处理效率.     

基于时空局部性的层次化查询结果缓存机制

查询结果缓存可以对查询结果的文档标识符集合或者实际的返回页面进行缓存,以提高用户查询的响应速度,相应的缓存形式可以分别称之为标识符缓存或页面缓存。对于固定大小的内存,标识符缓存可以获得更高的命中率,而页面缓存可以达到更高的响应速度。该文根据用户查询访问的时间局部性和空间局部性,提出了一种新颖的基于时空局部性的层次化结果缓存机制。首先,该机制将固定大小的结果缓存划分为两层:页面缓存和标识符缓存。对于用户提交的查询,该机制会首先使用第一层的页面缓存进行应答,如果未能命中,则继续尝试使用第二层的标识符缓存。实验显示这种层次化的缓存机制较传统的仅依赖于单一缓存形式的机制,在平均查询响应时间上,取得了可观的性能提升:例如,相对单纯的页面缓存,平均达到9%,最好情况下达到11%。其次,该机制在标识符缓存的基础上,设计了一种启发式的预取策略,对用户查询检索的空间局部性进行挖掘。实验显示,这种预取策略的融合,能进一步促进检索系统性能的有效提升,从而最终建立起一套时空完备的、有效的结果缓存机制。     

移动对象环境下的Topk差值聚合查询策略

聚合查询(GNN)在空间数据库以及网络环境中是一个相对比较新的操作.与传统的只有一个查询结点的kNN查询相比,GNN具有多个查询结点,由于查询点的数目以及它们在数据库空间中分布的任意性,使得GNN查询比只有一个查询点的kNN查询复杂得多.提出了一种基于2个查询点的差值聚合查询,在GNN查询方法中提出的将多个查询点分布于一个MBR的算法并不适用于此类差值查询.基于单查询点的YPK-CNN,利用双曲线性质把查询空间分成几大部分,在此基础上计算出双曲线的渐近线以简化删减条件,直接删减掉不符合条件的搜索空间.实验结果显示,针对这种特定的差值聚合查询,所提出的基于双曲线渐近线过滤策略的查询算法要比基本查询算法在查询响应时间和访问结点次数方面更高效.     

基于空间近邻查询的移动医疗呼叫算法

随着大数据时代的到来，传统的计算机因为单机资源有限、运行速度慢、分布式处理支持差，已满足不了现行的医疗体系中的大数据处理需求，基于时空数据的移动医疗呼叫系统方法可以很好地解决这些问题。在移动云计算环境下研究[k]最近邻查询算法是当前一个热点问题，支持可扩展和分布式的空间数据索引对于kNN查询的效率影响很大，目前已有的查询算法不适合并行化或者会导致内容冗余。将MapReduce分布式处理技术与空间kNN查询方法相结合，设计可以快速检索到满足用户查询需求的医生位置信息的移动医疗呼叫算法。提出并构建了一个新的分布式空间数据索引方法：倒排Voronoi图索引，它将倒排索引和Voronoi图索引进行结合；提出了一种基于MapReduce的利用Voronoi图来处理kNN查询的高效算法，其在分布式环境下可以有效提高查询效率；用真实的和仿真的数据集来进行大量实验评估，实验结果表明所提出的方法具有良好的高效性和可扩展性。     

语义缓存的最小权值项LWI替换策略

在客户-服务器数据库系统中，语义缓存是基于客户查询语义相关建立的一种客户缓存．语义缓存的内容由以往查询的结果以及相应的描述构成．针对语义缓存的特征，提出语义缓存下最小权值项LWI(1east weight itern)替换策略．该策略由缓存项投影属性的访问频率和缓存项与查询的条件匹配情况，结合数据访问的时间局部性考虑决定缓存项的权值，替换最小权值项．通过性能分析实验，在语义缓存中，基于LWI替换策略的系统性能要优于基于传统LRU和LFU替换策略的系统性能.     

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。     

基于Voronoi图的方向区域查询方法

针对空间中方向区域查询效率不高的问题,通过引入Voronoi图,利用其特性对数据空间进行划分,提出了基于Voronoi图的方向区域查询方法.该方法在基于Delaunay三角网生成的Voronoi图索引结构基础上,将首结点与查询对象连线形成有向线段,利用Voronoi图可以通过邻接生成点延展的特点确定查询对象的位置,通过...     

Voronoi图k阶邻近并行矩阵迭代算法

针对Voronoi图k阶邻近矢量法构建复杂发生元困难,栅格法耗时长、精度受限等问题,提出了一种基于矩阵迭代的并行计算方法。以刀片机作为并行计算的硬件平台,采用Arcgis软件将MapInfo格式矢量数据转换为栅格数据,实现了MPI并行环境中Voronoi图k阶邻近的栅格计算新方法。实验结果表明,改进后的Voronoi图k阶邻近栅格并行算法明显地提高了计算效率,且在栅格Voronoi图精度较高时,运行时间的拐点后移,加速比提高。     

Voronoi图的生成及近邻关系查询方法

针对构建Voronoi图的方法的生成效率较低,构建复杂度较高的问题,提出了利用多方法交叉融合进行Voronoi图的构建与更新的方法。为了提高空间数据最近邻查询的效率,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小内切圆的最近邻查询方法;针对查询点位置频繁变化的情况,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小外接矩形的最近邻查询方法;为了提高对偶近邻对和最近对的查询效率,利用Voronoi多边形和对应的最小内切圆进行过滤和查询,提出了统一查询对偶近邻对和最近对的新方法。实验结果表明,所提方法解决了因数据分布不均导致的额外计算量的开销问题,在数据集规模较大和查询频率较高时具有一定的优势。     

基于Voronoi图的有障碍物空间聚类

Voronoi图具有侧向临近特性,可以方便表达空间临近关系。根据这一性质,解决在空间数据聚类分析中的有实体障碍物所面临的问题。通过生成考虑实体障碍物的Voronoi图,建立Voronol图的距离度量方法,提出采用循障碍物求距离法,可以方便地完成有障碍物的空间聚类分析。该方法使得有实体障碍物情况下空间聚类更加准确,并通过实验进行验证。     

障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询

单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、空间数据库、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,对动态障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询（ObSCNNC查询）问题进行了详细研究。利用Voronoi图和判定圆给出了ObSCNNC_Search算法,进一步提出了障碍物动态增加情况下的查询算法（ObSCNNC_ADD算法）和障碍物动态减少情况下的查询算法（ObSCNNC_DET算法）。对所提方法进行了实验比较与分析。理论研究与实验分析表明,所提方法较适合处理障碍物环境下的单纯型连续近邻链问题。     

基于Voronoi图的线段最近对查询

最近对查询是空间数据库中的重要查询之一。已有的关于最近对查询的研究基本集中在点对象上,对空间对象无法抽象为点的对象则研究较少。提出基于平面线段的最近对查询,即找出两个平面线段集中距离最近的线段对。提出基于Voronoi图的线段最近对查询算法,该方法构造两个线段集的Voronoi图,利用Voronoi图的最近邻近特性和局域动态特性找到互为最近邻的线段对,从中找到结果,以缩减大量的计算代价。对线段集中增加线段和删除线段的情况做了相应的处理。实验证明,该算法具有较高的查询效率。     

基于Voronoi图的定性路径推理

动态空间知识的表示与推理是定性空间推理研究的重要内容.基于Voronoi图及其动态变化,提出运动路径定性表示与推理方法.先根据Voronoi图空间邻近关系定义Voronoi图生成子空间关系,进一步定义定性位置及概念邻域,并应用概念相邻的定性位置序列给出定性路径表示.再由动态Voronoi图的边集变化和给出的概念邻域中定性位置间最短路径的启发式算法,设计并实现具有观察者角度的定性路径推理算法.最后,实验分析并验证该方法的有效性.     

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。     

Data structures and algorithms to support interactive spatial analysis using dynamic Voronoi diagrams

To support the need for interactive spatial analysis, it is often necessary to rethink the data structures and algorithms underpinning applications. This paper describes the development of an interactive environment in which a number of different Voronoi models of space can be manipulated together in real time to: (1) study their behaviour; (2) select appropriate models for specific analysis tasks; and (3) to examine how choice of one model over another will affect the interpretation of data. The paper studies six specific Voronoi diagram variants: the Ordinary Voronoi Diagram, the Farthest-point Voronoi Diagram, the Order-k Voronoi Diagram, the Ordered Order-k Voronoi Diagram, the kth Nearest-point Voronoi Diagram and the Multiplicatively Weighted Voronoi Diagram, and develops algorithms and data structures to store, rebuild and query these variants. From this, a generalised Voronoi data structure is proposed, from which specific Voronoi variants can be reconstructed dynamically as required. Algorithms for diagram reconstruction and for querying neighbourhood (topology or adjacency relations) of generator points and Voronoi regions are presented. An application program, developed on these ideas, is used to generate example results as proof of concept. It may be downloaded from a supporting website.