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移动对象反向k近邻查询研究

作　者: 张栋
导　师: 寿黎但；陈刚
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 移动对象 反向最近邻 反向k近邻 连续查询 基于位置的服务
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


近年来,移动设备和无线网络的广泛应用带来了基于位置的服务(LBS)应用的快速发展。位置信息相关的查询在LBS中扮演了极为重要的角色。其中一种重要的查询是(单色)反向k近邻查询(RkNN),该查询能够返回所有以查询点作为k近邻的对象集合。随着无线通讯技术的发展,用户已不再满足于仅获取静止对象的信息,还希望LBS应用能够提供移动对象的信息。当前,针对移动对象的空间查询受到了越来越多的关注。给定一个查询点q和一个查询时间段T,移动对象反向k近邻查询(M-RkNN)能够返回T时间段内所有时刻查询点q的反向k近邻集合。现有唯一能够处理该查询的算法(M-SAA)存在效率不高和只能处理2维移动对象等缺陷。为解决这一问题,本文提出了一种能够有效解决多维M-RkNN查询的新算法(M-TPL)。该算法基于过滤-精炼框架,并整合了两种高效的动态裁剪策略：移动对象支配域和时变最小包围盒对角线长度裁剪策略。当查询点也是线性运动时,M-RkNN问题将变得更加复杂。给定一个查询点q和一个查询时间段T,其中q使用关于t的线性函数表示,移动对象连续k近邻查询(CM-RkNN)可以返回查询时间段T内任意时刻查询点q在新位置的反向k近邻集合。本文首次提出并正式定义了CM-RkNN查询,并且给出了能够高效处理该查询的CM-TPL算法。实验结果表明：(1)M-TPL算法在2维数据集上比M-SAA算法大幅节省I/O和查询时间开销,并且它能够有效处理多维M-RkNN查询,且查询性能并不随维度增长下降；(2)CM-TPL算法能够高效处理多维CM-RkNN查询。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
图目录  8-9
表目录  9-10
第1章 绪论  10-20
  1.1 课题背景  10-12
  1.2 研究现状  12-18
    1.2.1 空间数据库与空间索引技术  12-13
    1.2.2 静态对象k近邻和反向k近邻查询  13-17
    1.2.3 移动对象k近邻和反向k近邻查询  17-18
  1.3 移动对象反向k近邻查询存在的问题和难点  18-19
  1.4 本文的工作和组织结构  19-20
第2章 移动对象反向k近邻查询框架  20-25
  2.1 查询框架和模块划分  20-24
    2.1.1 移动对象索引模块  21-23
    2.1.2 动态裁剪模块  23
    2.1.3 查询处理模块  23
    2.1.4 查询用户界面  23-24
  2.2 本章小结  24-25
第3章 多维移动对象反向k近邻查询  25-45
  3.1 多维移动对象反向最近邻查询  25-38
    3.1.1 查询定义  25
    3.1.2 移动对象支配域裁剪策略  25-29
    3.1.3 时变最小包围盒对角线长度裁剪策略  29-31
    3.1.4 多维移动对象反向最近邻算法  31-38
  3.2 多维移动对象反向k近邻查询  38-44
    3.2.1 查询定义  39
    3.2.2 反向k近邻扩展裁剪策略  39-41
    3.2.3 多维移动对象反向k近邻算法  41-44
  3.3 本章小结  44-45
第4章 多维移动对象连续反向k近邻查询  45-50
  4.1 查询定义  45
  4.2 连续反向k近邻扩展裁剪策略  45-48
  4.3 多维移动对象连续反向k近邻查询算法  48-49
  4.4 本章小结  49-50
第5章 实验和分析  50-67
  5.1 实验环境和设置  50-51
  5.2 实验评价指标  51
  5.3 二维移动对象反向k近邻查询对比实验及分析  51-59
    5.3.1 k值影响  51-55
    5.3.2 查询时间段长度影响  55-57
    5.3.3 数据集大小影响  57-59
  5.4 多维移动对象反向k近邻查询实验及分析  59-63
    5.4.1 k值影响  59-61
    5.4.2 查询时间段长度影响  61-62
    5.4.3 数据集大小影响  62-63
  5.5 多维移动对象连续反向k近邻查询实验及分析  63-66
    5.5.1 k值影响  63-64
    5.5.2 查询时间段长度影响  64-65
    5.5.3 数据集大小影响  65-66
  5.6 本章小结  66-67
第6章 总结和展望  67-69
  6.1 本文主要工作和贡献  67
  6.2 未来研究方向  67-69
参考文献  69-73
攻读硕士学位期间主要的研究成果  73-74
致谢  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 检索机
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