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一种面向并行空间查询的数据划分方法
被引量:
12
1
作者
贾婷
魏祖宽
+1 位作者
唐曙光
金在弘
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第8期198-200,共3页
在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目...
在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目的,提出了一种基于K-平均聚类算法的空间数据划分方法。实验证明,该方法极大地提高了空间数据并行检索和查询效率。
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关键词
K-平均算法
聚类
数据划分
分布式并行计算环境
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职称材料
题名
一种面向并行空间查询的数据划分方法
被引量:
12
1
作者
贾婷
魏祖宽
唐曙光
金在弘
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
四川华雁信息产业股份有限公司研发部
韩国永同大学校计算机工学科
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第8期198-200,共3页
基金
国家自然科学基金(40761018)资助
文摘
在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目的,提出了一种基于K-平均聚类算法的空间数据划分方法。实验证明,该方法极大地提高了空间数据并行检索和查询效率。
关键词
K-平均算法
聚类
数据划分
分布式并行计算环境
Keywords
K-means algorithm,Cluster,Data partition,Distributed & parallel computing
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向并行空间查询的数据划分方法
贾婷
魏祖宽
唐曙光
金在弘
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
12
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职称材料
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参考文献
引证文献
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