欧式空间中反向最远邻查询方法的研究

大部分反向最远邻查询算法采用过滤-提纯查询处理框架,对数据集和查询点的位置关系不进行判断。针对这种情况,提出了一种处理欧式空间中反向最远邻查询方法,首先利用查询点与凸包之间的位置关系进行判断,得到三种情况,针对第三种情况再进行过滤和提纯两步处理。在过滤步骤中,使用修改的半平面修剪策略,除去大量的数据点,在提纯步骤排除不是查询点反向最远邻的数据点。实验结果验证了算法的有效性。

利用离散边界点判断的反向最远邻查询算法

目前大部分的反向最远邻查询方法对查询点是否存在反向最远邻的情况不进行判断,当查询点不存在反向最远邻的结果集时,也进行全部的操作,增加了查询消耗。针对这种情况,提出了利用离散边界点判断查询点是否存在反向最远邻结果集的方法,利用离散边界点、四分邻域区和半平面修剪策略进行过滤操作,并验证过滤后得到的结果集中数据点的有效性。实验测试了查询点的位置对查询的影响和数据集的大小以及数据分布对查询的影响,并与利用凸包判断的方法进行了对比分析。实验结果表明,当查询点不是离散边界点时,查询消耗几乎为0,当查询点移动到边界时,查询消耗增加。实验表明提出的方法可以得到查询点的反向最远邻结果集。