道路网络环境下的连续k近邻查询处理研究

针对基于道路网络的连续k近邻查询处理, 提出一种新的道路网络有向图模型, 分别利用基于内存的哈希表和线性链表结构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.通过引入单向网络距离度量和双向网络距离度量, 提出单向网络扩展(UNE)算法和双向网络扩展(BNE)算法以支持不同语义的连续k近邻查询处理, 并采用影响树及网络扩展策略来减少连续k近邻查询更新的搜索代价. 实验结果表明, 上述两种算法性能优于目前的IMA和MKNN等连续k近邻查询处理算法.     

可伸缩的道路网络多连续k近邻查询处理

针对基于道路网络的多用户连续k近邻查询处理,提出了一种可伸缩的多用户连续查询处理(scalable processing of multiple continuous queries,SPMCQ)框架.SPMCQ框架采用流水线处理策略,将连续k近邻查询执行分解为可同时作业的预处理、查询执行和结果分发3个阶段,利用多线程技术提高查询处理的并行性.基于SPMCO框架,分别利用基于内存的哈希表和线性链表结构对移动对象位置和道路网络有向图模型进行存储和管理,提出了多连续k近邻查询处理SCkNN算法.实验结果表明,在处理多用户连续k近邻查询时,该算法性能优于目前的道路网络连续k近邻查询处理算法.     

道路网络中的连续最近邻查询

为了减少连续最近邻查询中计算K个最近邻的次数和减小算法需要的存储空间,提出一种道路网络中求连续最近邻的方法。给出分点的计算方法及连续最近邻查询算法,对算法的正确性、可终止性进行证明,并分析算法复杂度。与相关算法进行实验比较,得出该算法更适合于对象频繁发生变化的实际网络。     

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。     

道路网中的移动对象连续K近邻查询

已有道路网中的连续k近邻查询处理算法采用增量式的查询处理机制,当数据频繁更新时性能急剧下降.结合多核多线程技术,提出了一种基于多线程的连续查询处理框架.该框架周期性重计算所有查询结果,将查询处理分为顺序执行的数据更新阶段和查询执行阶段,分别使用任务并行和数据并行的方法执行各阶段的操作.设计了数据更新阶段使用的数据结构,提出了查询处理阶段的k近邻查询处理策略,包含离线预计算和在线k近邻查询处理算法两个部分.对k近邻算法复杂性及多线程处理框架的加速比进行了理论分析.实验结果表明,提出的算法在数据频繁更新下,串行执行时性能优于已有算法,而基于多线程处理框架的并行执行在任何参数配置下性能均优于已有算法;且基于多线程处理框架的并行执行具有较好的性能扩展性,加速比可以达到1.51～1.7.     

连续近邻查询方法的研究

连续近邻查询(CNN)要检索一给定查询线段上每一点的近邻。它是时空数据库中一种重要的查询类型,在智能交通系统中有着广泛的应用。Voronoi图解决连续近邻查询问题,思想简单明晰,但Voronoi图构造代价太高,尤其是高阶的Voronoi图。本文从文献得到启示:用分枝限界的思想去界定预创建Voronoi图生成点范围的上限。提出了一种动态地创建局部Voronoi图的办法解决连续近邻查询问题。这种方法只是在给定查询段上所有点的k个近邻范围上限内创建一个局部的k阶Voronoi图,这样会大大降低基于Voronoi图的连续k近邻查询的代价。     

一种道路网络中移动对象的k近邻多查询处理算法

在实际应用中,服务器时常会收到许多查询请求,因此如何高效地进行多查询处理,并且获得良好的吞吐量具有重要的意义.研究了道路网络中连续的K近邻多查询处理技术.在已知查询点位置和运动速度的情况下,将道路网络上的查询点进行聚类,提出了基于聚类的K近邻多查询处理算法,使同一聚类中的查询共享执行,从而大大提高多查询处理的效率.算法还进一步利用扩展树存储查询结果,提高连续的K近邻多查询处理性能.理论分析和实验结果表明提出的算法是可行的、高效的.     

基于道路网的连续k近邻查询算法

针对增量式监测算法(IMA)的冗余搜索问题,提出一种基于IMA改进的移动对象连续k近邻(Continuous k Nearest Neighbor, CkNN)查询处理新算法。采用增量式查询处理机制;利用距离相近的查询其查询结果大部分相同这一特性,在以查询点为中心进行网络扩展之前,首先执行一个预处理过程,分析相近的其他查询的扩展树,并重用其中的有效部分,从而避免了对道路网的盲目扩展;且在节点的网络扩展中,通过应用具有相同扩展方向的其他查询的扩展结果,不仅减少了对道路网的重复扩展,还节省了计算代价。实验结果表明,所提算法同传统算法相比较, 缩短了查询响应时间,提高了运行效率,并且适用于不同类型的k近邻查询。     

道路网络上基于时空相似性的连续查询隐私保护算法

连续查询作为基于位置服务中常见的服务类型之一,为人们的生活和工作带来了巨大的便利.最近几年,针对位置服务中的隐私保护引起了学术界研究者的广泛关注.然而,现有在道路网络上的位置隐私保护工作大多针对快照查询提供隐私保护.如果直接将这些算法应用于连续查询,由于连续查询中位置频繁更新,将同时产生连续查询隐私泄露和精确位置的泄露.由于网络拓扑的存在,移动用户的运动在一段时间内具有时空相似的特点.利用连续查询用户的时空相似性,提出了一种在道路网络上基于时空相似性的连续查询隐私保护算法.通过采取分组策略构造匿名集和K-共享机制,提出了一种启发式宽度优先用户搜索算法HBFS来构造匿名用户集,并提出了一种连续时刻内匿名路段集生成算法CSGA生成匿名路段集合,可以同时防止连续查询攻击和位置依赖攻击.最后,采用4个评价标准对算法进行了一系列实验,验证了算法的有效性.     

可伸缩的增量连续k近邻查询处理

针对基于TPR树(time-parameterized R-tree)索引的大量并发CKNN(continuous k-nearest neighbor)查询处理,提出了一种可伸缩的增量连续k近邻查询处理(scalable processing of incremental continuous k-nearest neighbor queries,简称SI-CNN)框架,通过引入搜索区域进行预裁剪以减少查询更新所需要的TPR树节点访问代价,并引入了增量结果表以保存候选对象,批量地更新查询结果集,具有良好的可伸缩性.基于SI-CNN框架提出了一种增量更新的SI-CNN查询处理算法,能够基于上次查询结果增量的更新查询,支持查询集合中加入或删除查询和移动对象数据集的插入、删除等动态更新操作.实验结果与分析表明,基于SI-CNN框架的SI-CNN算法可以很好地支持大量并发的CKNN查询处理,具有良好的实用价值.     

动态权重路网下的连续近邻查询

现有的近邻查询在查询相同或相近目标时,会得到相同的行驶路线,从而导致大量用户聚集到该区域,造成二次拥堵。针对上述问题,提出一种支配关系监控算法。该算法采用实时交通信息作为动态权重,并给出一个在路网权重变化下的连续k近邻查询方法,有效地避免二次拥堵。实验结果验证了该算法的有效性和高效性。     

时间依赖路网中反向k近邻查询

在现存的反向k近邻查询方案中,比较高效的研究大多集中在欧氏空间或者静态路网,对时间依赖路网中的反向k近邻查询的研究相对较少。已有算法在兴趣点密度稀疏或者k值较大时,查询效率较低。对此,提出了基于子网划分的反向k近邻查询算法mTD-SubG。首先,将整个路网划分为大小相同的子网,通过子网的边界节点向其他子网进行扩展,加快对路网中兴趣点的查找速度;其次,利用剪枝技术缩小路网的扩展范围;最后, 利用已有时间依赖路网下的近邻查询算法,判定查找到的兴趣点是否为反向k近邻结果。实验中将mTD-SubG算法与已有算法mTD-Eager进行对比,结果表明mTD-SubG算法的响应时间比mTD-Eager算法减少了85.05%,遍历节点个数比mTD-Eager算法减少了51.40%。     

路网中空间关键字连续范围查询算法研究

空间关键字查询相对传统的位置相关查询而言更能满足实际查询处理的需要。着重探讨路网中结合距离和关键字相似度两个因素的空间关键字查询处理问题,提出解决路网中空间关键字连续范围查询(CRSKQ)的有效方法。提出了一个综合考虑了路网上的道路、对象和路网的连通性的路网模型以支持CRSKQ查询的处理。为了实现连续监控,所提出的算法包括两个阶段,即初始结果获取和查询结果连续监控。初始结果监控阶段,通过路网扩展和关键字匹配寻找满足要求的结果对象;在连续监控阶段,充分利用前面时刻的查询结果来减小连续监控的代价。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

道路网中的移动对象连续范围查询

研究了采用网络距离的道路网上移动对象连续多范围查询处理技术。设计了道路网、移动对象和查询数据在内存中存储的数据模型。基于该数据模型提出了两种道路网上的移动对象连续多范围查询处理算法。其中,增量式范围查询算法(incremental range query algorithm,IRQA)通过使用扩张树和影响列表结构减少查询的重新计算;组范围查询算法(group range query algorithm,GRQA)利用同一路径上多查询的结果具有相关性这一特点减少查询的重新计算。实验结果表明GRQA算法在查询分布比较集中时性能较优,IRQA算法在查询均匀分布时性能较优,此外,两种算法均优于重新计算所有查询结果的原始算法。     

传感器网络中多近似连续范围查询的处理技术

无线传感器网络为数据库研究开辟了新的研究领域,高效利用节点的有限能量是当前研究的主要目标.如果发布到网络中多个近似连续范围查询不经优化处理而独立执行,会造成节点为不同查询重复发送相同感知数据,从而降低网络寿命.针对近似连续范围查询研究了多查询优化技术,设计了一种索引多维范围查询的多叉树结构rq-kd-tree,通过获取多查询的公共查询部分(查询相交区域)以及基于查询相似度合并相交区域上的多个查询、重写查询.最后,实验证明了所提的算法可以实现能量有效的多查询处理过程.     

基于滑动窗口的数据流压缩技术及连续查询处理方法

基于滑动窗口的连续查询处理是数据流研究领域的一个热点问题．已有的研究工作均假设滑动窗口内的数据能够全部保存在主存中,若滑动窗口内的数据量超过了可用主存空间,已有的查询处理方法则无法正常工作．提出两种数据流上的滑动窗口压缩技术,有效地降低了滑动窗口的存储空间需求．同时,给出了基于压缩滑动窗口的连续查询处理算法,理论分析和实验结果表明,这些算法具有很好的性能,能够满足数据流连续查询处理的实时性要求．