空间对象的双色反向最近邻查询研究

反向最近邻查询是空间数据库中最重要的算法之一。反向最近邻又分为双色反向最近邻查询和单色反向最近邻查询。平常所说的反向最近邻都是单色反向最近邻查询的情况,它的查询点和查询点集合是同一类型的。而对于双色反向最近邻还没有研究。针对这一情况,本文以半平面修剪策略为判断方法,提出了一种双色反向最近邻的查询算法,经过分析和实验证明,该算法能够实现双色反向最近邻的查询。

道路网络中的多类型K最近邻查询

空间数据库的多类型最近邻查询逐渐受到人们的关注,关于K最近邻查询的研究也较多,但多类型K最近邻查询的研究还存在空白。针对道路网络中的多类型K-最近邻(MT-KNN)问题,结合多类型最近邻查询及K最近邻查询的理论,提出了多类型K最近邻查询算法。通过对分层编码视图进行扩展,建立了多路径分层编码视图,并利用逐步扩展局部路径的方法,实现了多类型K最近邻查询,实验结果分析表明算法具有较好的性能。

基于MOIS-树的快速最近邻查询算法

以提高最近邻查询和k最近邻查询效率为目标，给出了空间对象间序关系的定义，以此为基础提出了一种空间数据索引结构——MOIS（multi-order index structure）-树，规定MOIS-树中的中间节点的所有孩子节点按其几何位置满足某种序的关系，从而使得在中间节点中进行最近邻和k最近邻查询时可以进行快速定位。给出了新的最近邻和k最近邻查询剪枝规则。利用这些规则在进行相应的查询时减少了许多计算，有效地对数据进行筛选和过滤，加快了查询的速度。给出了最近邻、k最近邻查询算法。实验表明：最近邻和k最近邻杏询算法与现有的同类杏询算法相比查询效率有较大的提高。

时空数据库变体最近邻查询问题探讨

最近邻查询在地理信息系统、智能交通系统、多媒体应用以及数据挖掘等领域有着广泛的应用,随着对最近邻查询问题研究的深入,其应用前景和发展空间将更为广阔。针对近几年时空数据库中提出的最近邻查询的多种变体查询问题进行了详细地介绍和分析,总结了解决这些变体最近邻查询问题的有效方法,最后对最近邻查询问题的发展方向进行了展望。

一种连续最近邻查询的优化方法

连续最近邻查询是空间数据库中最重要的查询之一,在地理信息系统和位置定位服务等领域有重要应用。给定一个空间数据集P和查询线段q,连续最近邻查询返回结果<R,T>,其中T是一个间隔,R是这个间隔中所有点的最近邻。已有的连续最近邻查询算法无法实现I/O的优化,为此,提出一种优化的连续最近邻查询方法,该方法具有较高的I/O效率,不仅在减少磁盘访问数量方面进行优化,同时也提高CPU的性能。

不确定性对象的反向最近邻查询

多数不确定性对象的反向近邻查询不能明确回答某个不确定性对象是否为查询对象的反向最近邻,针对该问题,提出概率反向最近邻查询的概念,设计不确定性对象的概率反向最近邻查询的索引结构,给出一种基于该结构的不确定性对象的反向最近邻查询算法。

基于R树及其变种的最近邻查询研究

最近邻查询是空间数据查询领域中最重要的查询技术之一。最近邻查询根据所查询的目标对象的运动特性分为静态最近邻查询和动态最近邻查询。静态最近邻查询的关键在于运用最小距离和最小最大距离作为查询条件,对索引树的节点进行排序和剪枝进而查找目标对象。通过对现有最近邻查询算法的分析研究,比较这些现有算法的优缺点。

时空数据库中基于TPR-树的反向最近邻查询

为研究动态环境下解决反向最近邻查询的算法,采用TPR-树索引结构给出了解决动态环境下的最近邻查询算法,并提出反向最近邻查询算法.该算法可有效解决平面上连续移动点的反向最近邻查询.

一种基于学习的高维数据c-近似最近邻查询算法

针对高维数据近似最近邻查询,在过滤-验证框架下提出了一种基于学习的数据相关的c-近似最近邻查询算法.证明了数据经过随机投影之后,满足语义哈希技术所需的熵最大化准则.把经过随机投影的二进制数据作为数据的类标号,训练一组分类器用来预测查询的类标号.在此基础上计算查询与数据集中数据对象的海明距离.最后,在过滤后的候选数据集上计算查询的最近邻.与现有方法相比,该方法对空间需求更小,编码长度更短,效率更高.模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,该方法不仅能够提高查询效率,而且方便调控在查询质量和查询处理时间方面的平衡问题.

面向存在不确定对象的组最近邻查询方法

组最近邻查询是空间对象查询领域的一类重要查询,通过该查询可找到距离给定查询点集最近的空间对象.由于图像分辨率或解析度的限制等因素,空间对象的存在不确定性广泛存在于某些涉及图像处理的查询应用中.这些对象位置数据的存在不确定性会对组最近邻查询结果产生影响.本文给出面向存在不确定对象的概率阈值组最近邻查询定义,设计了高效的查询处理机制,通过剪枝优化等手段提高概率阈值组最近邻查询效率,并进一步提出了高效概率阈值组最近邻查询算法.采用多个真实数据集对概率阈值组最近邻算法进行了实验验证,结果表明所提算法具有良好的查询效率.

LBS中面向协同位置隐私保护的群组最近邻查询

在分析现有群组最近邻查询中位置隐私保护的基础上,提出LBS中一种面向位置隐私保护的群组最近邻查询方法。该方法采用分布式系统结构,克服了集中式匿名系统结构所存在通信瓶颈和攻击重点的缺陷。在此基础上根据用户群组的运动状态信息,提出使用位置随机扰动和门限秘密共享的Paillier密码系统来安全地计算用户群组的质心位置。于是将用户群组的最近邻查询转换为此质心的最近邻查询。与现有的相关工作相比,理论分析表明所提有关方案能够在有效抵御现有的距离交叉攻击和共谋攻击下,实现灵活的群组最近邻查询,同时耗费较低的网络资源。

面向不确定图的k最近邻查询

生物网络、社会网络、交际网络等复杂的网络被广泛的研究,由于数据抽出时引入的噪声和错误使这些数据具有不确定性,因此可以对这些应用使用不确定图模型建模,k最近邻查询问题是查询一个图上的距离某个特定点最近的k个邻居节点的问题,它是不确定图上的一个基础问题.设计了一个解决不确定图上最近邻问题的框架,首先定义了一种新颖的不确定图上的k最近邻查询,然后提出了针对该查询的一般处理算法,同时对该算法进行了优化,使算法效率得到极大提高.理论分析和实验结果表明提出的算法能够高效地处理不确定图上的k最近邻查询.

Voronoi图的构建与受限区域内的最近邻查询方法研究

Voronoi图在空间数据查询、数据挖掘、图像处理、模式识别和智能交通管理等方面具有重要的作用。为了简化构建的复杂性和提高构建效率,基于分治法、启发式局部优化策略和局部数据点的扫描线动态更新策略,提出了基于凸包的Voronoi图生成方法,给出了Create_Voronoi()算法。进一步,为了弥补已有近邻查询方法无法处理受限区域内的最近邻查询的不足,基于Voronoi图研究了受限区域内的同质和异质最近邻查询方法,分别提出了TVor_NN()算法和YVor_NN()算法。理论研究和实验分析表明,提出的研究方法在Voronoi图的构建和受限范围的最近邻查询等方面具有较大的优势。

空间数据库平面线段快速最近邻查询算法

给出了线段按其MBR进行排序的定义.以提高线段数据库最近邻查询效率为目标,以此为基础提出了一种线段数据的索引结构——SI-树,规定SI-树中的中间节点的所有孩子节点按其几何位置满足某种序的关系,从而使得在中间节点中进行最近邻查询时可以进行快速定位.给出了新的最近邻查询剪枝规则.利用这些规则在进行相应的查询时减少了许多不必要的计算,对节点有效地进行筛选和过滤,加快了查询的速度.实验表明:给出的最近邻查询算法与现有的同类查询算法相比查询效率有较大的提高.

不确定数据上范围受限的最近邻查询算法

不确定数据的查询处理是数据库领域近年来的热点研究课题.提出一种不确定数据上的范围受限的最近邻查询.给定不确定数据集D={o1,o2,…,on},范围约束R是一个简单多边形,q为一固定的查询点,范围受限的最近邻查询返回的是在数据集D中,既满足范围约束R,又能成为查询点q的最近邻的对象集合.为处理该查询,提出了范围受限的最近邻核心集的概念和范围受限的最近邻核心集的查找算法.并提出一种计算范围受限的最近邻候选集的优化方法,降低了查询代价.最后通过实验验证了该算法的有效性.

一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法

基于位置的服务的迅速发展对服务响应的效率提升和成本控制提出了更高的要求,本文提出了一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法,该算法首先利用矩形的几何特点获取一系列候选搜索半径,随后根据移动对象的密度分布情况选择适当的候选搜索半径进行距离过滤,尽量减少不必要的内存索引单元和磁盘索引单元的访问.实验表明,实现了本文算法的密度网格索引在k-最近邻查询的查询效率上与ST^2B-tree不相上下,而查询的I/O代价与其他索引结构相比有明显的优势.

一种障碍空间中移动对象的连续k最近邻查询方法

针对时空数据库中的连续移动对象的最近邻查询问题,提出COp KNN(continuous obstructed possible k-nearest neighbor)查询:在二维空间中,给定一个移动查询点q、一组移动查询对象集合P和一组多边形障碍物集合O,根据障碍距离的概念,查询q所有可能的k最近邻集合。由于移动对象本身的不确定性以及现实生活中障碍物的存在,已有的查询方式不再适用COp KNN查询。COp KNN查询包括三个子过程:根据可视图、R树和堆排序的概念,给出计算两点之间障碍距离(大于等于欧几里得距离)的方法;基于R树的查询方式查找在用户给定时间段内q所有可能的k最近邻结果集(初步结果,也叫候选集);采用Mindist(E,q)和候选集更新算法Updata C(pn)对k最近邻结果集进行剪枝,得到较为精确的k最近邻结果集。实验数据集和障碍物集均采用真实的数据集,理论研究和实验结果表明,该方法具有良好的效率。

局部范围受限的多类型最近邻查询

多类型最近邻查询在现实中的应用范围比传统的最近邻查询广泛.基于多类型最近邻查询,提出局部范围受限的多类型最近邻查询(PCMTNN)概念,针对范围约束是任意简单多边形区域的数据集给出PCMTNN算法,利用椭圆最小外切矩形的易求性和与椭圆本身覆盖区域的最近似性特点缩小了搜索范围,并用一个链表结构实现了在一次R树的遍历过程中找到包含在所有搜索区域内的数据集中点的过程,从而大幅度减少了无用点的访问数量.实验结果分析表明算法具有较好的性能.

移动对象历史轨迹的连续最近邻查询算法

提出一种直接在原始时空坐标系下对一维移动对象的历史轨迹进行连续最近邻查询的算法,给出相关的定义与定理,通过分析轨迹之间的交点及轨迹线段单调性等特征,利用以前所求得的最近邻结果信息进行连续最近邻的查询判断。实验结果与分析表明,该算法具有较好的性能。

空间数据库中的组障碍最近邻查询研究

已有的关于组最近邻查询的研究都是基于欧氏距离的,无法解决存在障碍情况下基于障碍距离的组最近邻查询问题.为此,提出障碍物环境中组最近邻查询的一种新的变体,即组障碍最近邻(group obstacle nearest neighbor,GONN)查询.GONN返回数据集中与查询点集中所有点的障碍距离之和最小的点.根据数据集中的点与查询点集的最小外包距离(minimum bounding rectangle,MBR)之间的不同位置关系,构造各种情况下查询点集的MBR相对于数据集中点的剪枝区域.利用剪枝区域剪去障碍集中对障碍距离计算无影响的障碍,给出数据集中点与查询点集之间障碍距离的计算算法.定义组障碍最近邻查询的剪枝规则,根据障碍距离计算给出组障碍最近邻查询的算法.并给出相关定理和证明.实验结果证明算法具有较高效率.