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基于改进Metric索引的反向最远邻查询方法
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作者 杨秀娟 董军 +2 位作者 李慧慧 袁延忠 陈晓丹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期234-238,共5页
PIV算法在构建Metric索引时,需要计算凸包顶点与凸包内的全部数据点距离,当数据集较大时,会浪费存储空间并增加查询消耗。为此,改进Metric索引,只存储凸包顶点与凸包内的部分数据点的距离,提出利用凸包内的点与凸包顶点之间的距离,判断... PIV算法在构建Metric索引时,需要计算凸包顶点与凸包内的全部数据点距离,当数据集较大时,会浪费存储空间并增加查询消耗。为此,改进Metric索引,只存储凸包顶点与凸包内的部分数据点的距离,提出利用凸包内的点与凸包顶点之间的距离,判断该点是否是查询点反向最远邻的方法。测试结果表明,与PIV算法相比,该方法可以正确得到反向最远邻查询结果,并减少占用的存储空间和查询消耗,提高查询效率。 展开更多
关键词 空间数据库 反向最远邻 metric索引 凸包 半平面修剪策略
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