面向不确定数据的概率障碍k聚集最近邻查询

针对现有方法无法有效处理不确定数据的障碍k聚集最近邻查询问题的不足,提出了基于不确定Voronoi图的概率障碍k聚集最近邻查询(probabilistic obstacle k aggregate nearest neighbor query,POk ANN)方法。该方法分为3个阶段,分别是查询点集处理阶段、过滤阶段和精炼阶段。在处理阶段,计算查询点集的最小覆盖圆圆心q,为剪枝做准备。过滤阶段针对3种聚集函数设计了不同的过滤算法,去除不可能成为结果的数据点进而得到候选集合。精炼阶段将候选集合中概率值大于给定阈值的k个数据点集合存入结果集合并返回给用户。理论研究和实验表明,所提出的方法在概率障碍k聚集最近邻查询方面有明显的优势。

Probabilistic Obstacle k Aggregate Nearest Neighbor Query on Uncertain Data