基于最短路径的道路网络k近邻查询处理

针对基于空间道路网络的k近部查询处理,提出了分布式移动对象更新策略以有效减少服务器计算代价,利用基于内存的空间道路网络部接矩阵、最短路径矩阵结构和移动对象哈希表索引分别对道路网络无向图与移动对象进行存储管理。提出了基于最短路径度量的网络扩展搜索(SPNE)算法,以通过裁剪网络搜索空间来减少k近部查询搜索代价。实验表明,SPNE算法的性能优于传统的NE和MKNN等k近邻查询处理算法。     

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。     

基于NNlists的路网k路径近邻查询

为满足k路径近邻查询的实时性要求,运用预计算思想提出了基于NNlists的BNNL算法,通过在用户当前位置和目的地结点进行双向Dijkstra扩展得到两点间的最短路径,再通过对最短路径上的路网结点预计算的m近邻进行优化处理,最终得到正确的k路径近邻。该方法提高了k路径近邻查询的查询速度,尤其适用于兴趣点密度较大、k值较大的情况。     

多用户连续k近邻查询多线程处理技术研究

针对面向移动对象集的多用户连续k近邻查询处理,提出了基于多线程的多用户连续查询处理(MPMCQ)框架,采用流水线处理策略,将连续查询处理过程分解为可同时作业的查询预处理、查询执行以及查询结果分发三个执行阶段,利用多线程技术来提高多用户连续查询处理的并行性;基于MPMCQ框架和移动对象内存格网索引,提出了基于多线程的连续k近邻查询处理(MCkNN)算法。实验结果与分析表明,基于MPMCQ框架的MCkNN算法在多核平台上优于CPM、YPK-CNN等现有算法。     

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。     

一种新的道路网络连续查询处理方法

基于道路网络的连续k近邻查询是移动对象数据库领域的研究重点和热点.提出了一种新的道路网络有向图模型,通过引入有向网络空间度量,利用基于内存的格网索引和线性链表结构来对移动对象当前位置和道路网络有向图模型进行存储和管理;基于有向距离度量提出了单向网络扩展(DNE)算法,以减少连续k近邻查询的网络扩展搜索代价.实验结果表明,DNE算法性能优于现有的连续k近邻查询处理算法.     

L(k)-index:一种支持标签路径的高效k双拟结构索引

针对基于k双拟的结构索引创建和更新低效问题、查询结果重复验证问题以及标签路径不可获得性问题,提出了一种新的结构索引L(k)-index.L(k)-index通过引入标签路径,在创建时无须k次遍历原数据,并采取批量更新策略,大大提高索引创建和更新的效率,而在空间上仅有很小增加.对于长度大于k+1的路径查询,L(k)-index无须访问原数据进行验证,并支持批量节点的标签路径获得.通过大量实验表明,同A(k)-index相比,L(k)-index创建时间平均提高66.7%,查询处理时间效率平均提高68.9%,批量更新效率平均每节点提高58.8%,而空间仅增加22.5%.     

基于E2LSH的轨迹KNN查询算法

目前海量时空轨迹数据近邻查询算法中存在计算时间复杂度较高的问题,因此提出了一种结合领域POI数据和E2LSH算法的轨迹KNN查询算法。首先利用GeoHash技术对地理空间进行编码,然后结合POI数据实现向量空间的初步降维,进而根据停留时间构建每条轨迹的向量,采用局部敏感哈希函数运算结果建立轨迹索引,最后对查询返回的相似轨迹集合分别进行距离计算,经过排序得到距离最近的K个查询结果。对于增量的轨迹数据,利用E2LSH算法计算哈希值,直接添加轨迹索引,从而避免了复杂的计算过程以及对现有轨迹索引的影响。基于合成数据及真实数据集的实验结果表明,该方法在海量时空轨迹数据的近邻查询中,虽然牺牲了一定的准确率,但有效提升了算法效率,并能够高效简便地处理增量的时空轨迹数据。     

MapReduce框架下基于R-树的k-近邻连接算法

针对大规模空间数据的高性能k-近邻连接查询处理,研究了MapReduce框架下基于R-树索引的k-近邻连接查询处理。首先利用无依赖并行和串行同步计算的形式化定义抽象了MapReduce并行编程模型,基于此并行计算模型抽象,分别提出了 R-树索引快速构建算法和基于 R-树的并行 k-近邻连接算法。在索引构建过程中,提出一种采样算法以快速确立空间划分函数,使得索引构建符合无依赖并行和串行同步计算抽象,在MapReduce框架下非常容易进行表达。在k-近邻连接查询过程中,基于构建的分布式R-树索引,引入k-近邻扩展框限定查询范围并进行数据划分,然后利用 R-树索引进行 k-近邻连接查询,提高了查询效率。从理论上分析了所提出算法的通信和计算代价。实验与分析结果表明,该算法在真实数据集的查询上具有良好的效率和可扩展性能,可以很好地支持大规模空间数据的k-近邻连接查询处理,具有良好的实用价值。     

移动对象的反向k近邻查询算法的研究

传统的反向k近邻查询的研究主要集中在k=1时的单色移动对象的反向最近邻查询上,单色和双色的反向k近邻查询问题还没有解决。利用网格索引结构结合60°平面修剪策略,提出了一种解决单色和双色的移动对象的连续反向k近邻查询方法。最后实验结果验证了算法的有效性。