基于聚集块的多用户连续K最近邻多线程查询
k最近邻分类模型
k最近邻分类模型K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）分类模型是一种基于实例的学习，或者说是局部逼近和将所有的计算推迟到分类之后进行的模型。
在KNN模型中，输出是由输入实例的最近邻的K个训练实例的多数表决来确定的。
具体来说，KNN算法的工作流程如下：准备数据，对数据进行预处理。
这包括数据的清洗、特征的选取和标准化等步骤。
选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组。
这通常使用一种称为KD树（KD-tree）的数据结构，它可以帮助我们快速找到样本点的最近邻。
设定参数，如K值。
K值的选择对KNN算法的性能有很大的影响，通常需要通过实验来确定最优的K值。
维护一个大小为K的按距离由大到小的优先级队列，用于存储最近邻训练元组。
随机从训练元组中选取K个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组到这K个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列。
遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组的距离，将所得距离L与优先级队列中的最大距离Lmax进行比较。
如果L>=Lmax，则舍弃该元组，遍历下一个元组。
否则，将新的元组及其距离加入优先级队列，并删除队列中距离最大的元组。
当所有训练元组都遍历完毕后，优先级队列中的元组就是测试元组的K个最近邻。
根据这K个最近邻的类别，通过多数表决来确定测试元组的类别。
KNN算法的优点是简单易懂，无需参数估计，无需训练。
但是，它的计算量大，尤其是当样本容量大的时候，因为对每个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。
此外，KNN算法对样本的依赖性很大，如果样本不平衡，可能会导致分类结果的不准确。
总的来说，K最近邻分类模型是一种简单而有效的分类方法，适用于各种类型的数据，包括文本、图像等。
但是，它的性能受到数据特性、K值选择以及距离度量方式等因素的影响，需要在实际应用中进行适当的调整和优化。
基于查询集空间分布的聚合最近邻查询算法
（ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅＤ ｐ ｒ ｅ ｔ ｉｒｅ ｎｖｒ ｔ，Ｘ ａ ｅ ｕ ａ ６ ０ ５ ｈｎ ） Ｃ ｍ ｕｅ Ｓ ｉ ｃ ｅａ ｔ ｎ，Ｘ ａｒ ｎ Ｕ ｉ ｓ ｙ ｉｍ ｎ Ｆ ｆ ｎ３ １ ０ ，Ｃ ｉａ ｒ ｅ ｍ ｖ ｅｉ ｉ
Ｔ ｋ ｎ ｕｌａ ｃ ｕ ｔ ｆｔｅ ｄ ｓｒ ｕ ｉｎ ｃ ａａ ｔｒｓ ｃｏ ｕ ｒ ｅ ，ａ ｍｅｈ ｄ ｂ ｔ ｉ ｎ ｉｔ ｂ ｔ ｎ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｏ ｄ ｒｃ ｈ ａ ｉｇ ｆ ｌ ｃ ｏ ｎ ｉ ｉ ｔ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｆｑ ｅ ｓ ｔ ｔｏ ｙ ｕｉ ｚ ｇ ｄｓｒ ｕ ｉ ｈ ｃｅ ｓｉ ｔ ｉ ｔｔ ｅ ｏ ｈ ｔｂ ｏ ｉ ｉ ｙ ｌｉ ｉ ｏ ｒ ｉ ｃ ｅ
法 ， 以此提 出 了一种 新 的 聚 合 最 近 邻 查询 算 法—— Ａ 算 法 。Ａ 算 法 能 动 态地 捕 捉 并 利 用 查 询 集 空 间 分 布 特 征 ， 并 Ｍ Ｍ 使 得 对数 据 点 的 搜 索按 正 确 的 次序 进 行 ， 免 对 不 必要 数 据 点 的搜 索。 最后 通 过 实验 验 证 了 Ａ 算 法 的 高效 性 。 避 Ｍ 关键词 ： 聚合 最近 邻 查 询 ； 势 组 ； 势 点 ； 先 扩 展 优 劣 优 中图 分 类 号 ： Ｐ １ ．３ Ｔ ３ １１ 文 献标 志 码 ： Ａ
ｒ ｓ ｔ ｈｏ ｔｅ ｅｆｃ ｅ ｃ ｆｔ ｇ ｒｔ ｅ ｕｌ ｓ ｗ ｈ ｆｉｉ ｎ ｙ ｏ ｈｅ ａ ｏ ｈｍ． ｓ ｌ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ ｇ ｒ ｇ ｔ ｅ ｒ ｓ ｎ ｉｈ ｏ ｕ ｒ ；ｓ ｐ ｒ ｒ ｙ ｇｏ ｐ ｉｆｒｏ ｏｎ ；ｅ ｔｎ ｉｎ ｗｉ ｉｈ ｐ ’ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ：ａ ｇｅ ａｅ ｎ ａｅ ｔ ｅｇ ｂ ｒｑ ｅ ｙ ｕ ｅ ｏ ｔ ｒｕ ； ｎｅ ｒｐ ｉｔ ｘｅ ｓｏ ｔ ｈｇ ｎ ｒ ｙ ｉｉ ｉ ｈ ｏｔ
加权k最近邻算法
加权K最近邻（Weighted K-Nearest Neighbors，简称WKNN）是一种在机器学习和数据挖掘中使用的算法，主要用于分类和回归问题。
它是一种基于实例的学习方法，其中最近的邻居被赋予权重，这些权重通常与实例的类别或特征有关。
在WKNN中，我们首先根据距离度量（如欧几里得距离、曼哈顿距离等）找出输入样本在训练数据集中K个最近邻。
然后，对于每个最近邻，我们根据某种规则（如权重函数）赋予它一个权重。
最后，我们根据加权的最近邻的类别或值进行预测。
权重函数通常与样本的类别或特征有关。
例如，如果一个样本属于一个特定的类别，并且它的某些特征比其他样本更显著（例如，在图像分类问题中，边缘或纹理信息可能会比颜色信息更重要），那么这些样本的邻居可能会被赋予更高的权重。
以下是一个简单的WKNN算法的实现步骤：
1. 初始化：为每个训练样本设定一个权重。
2. 对于新的输入样本，使用距离度量找出其K个最近邻。
3. 对每个最近邻，根据权重函数计算其权重。
4. 根据加权的最近邻的类别或值进行预测。
这种算法通常比简单的KNN算法更准确，因为它考虑了不同样本的重要性和影响力。
然而，它的实现和调优可能会更复杂，因为它需要一个适当的权重函数来平衡不同样本的重要性。
需要注意的是，WKNN并不一定比其他分类算法（如支持向量机、决策树、随机森林等）更优越，它可能更适合某些特定的问题和数
据集。
在选择算法时，需要根据具体的问题和数据集进行评估和实验。
kdtree最近邻算法
kdtree最近邻算法
Kdtree最近邻算法是一种基于树的搜索算法，它可以在密集的空间中找到最近邻（Nearest Neighbor）。
Kdtree最近邻算法使用了一种二叉树的结构，它的特点是每个节点都具有固定的分割轴，并且将其空间分为两个子空间，其中一个在分割轴的左边，另一个在分割轴的右边。
Kdtree最近邻算法是一种基于空间划分的算法，通过划分空间，可以减少搜索范围，从而提高搜索效率。
Kdtree最近邻算法可以用来搜索多维数据集，例如搜索一个二维空间中的最近邻点，或者搜索一个三维空间中的最近邻点。
Kdtree最近邻算法的优点是可以提高搜索的效率，它可以在多维空间中快速搜索最近邻点。
Kdtree最近邻算法也可以用来搜索高维空间中的最近邻点，不过由于高维空间的复杂性，使用Kdtree最近邻算法的效率会受到一定的影响。
Kdtree最近邻算法也可以用于搜索数据库中的最近邻点，它可以搜索出指定数据库中最相似的记录。
Kdtree最近邻算法在搜索数据库中的最近邻点时，能够有效地减少搜索范围，从而提高搜索效率。
Kdtree最近邻算法是一种基于树的搜索算法，它既可以用于搜索多维空间中的最近邻点，也可以用于搜索数据库中的最近邻点，它能够有效地减少搜索范围，从而提高搜索效率。
Kdtree最近邻算法是一种高效的搜索算法，能够有效地解决多维空间中最近邻点搜索的
问题。
多线程join的用法
多线程join的用法以下是 7 条关于多线程 join 的用法：1. 嘿，你知道吗？多线程 join 就像是让多个小伙伴一起行动，然后等待大家都完成！比如说，你让几个线程去做不同的任务，就像小明去买饮料，小红去拿零食，然后你用 join 就可以在这之后才继续后面的事儿。
为啥要这样啊？不这样万一后面的动作依赖他们没完成的任务咋办呢！2. 多线程 join 啊，那可太重要啦！这就好比一场接力赛跑，前一个线程跑完了，后面的线程才能接着跑呀！比如张三先跑第一段，等他跑完了李四再接着跑第二段。
你不 join 一下，能行吗？这要是乱了套，可就糟糕咯！3. 哇哦，想想多线程 join 呀，其实就像是一列火车，每个车厢都得按顺序连接起来一起前进！假如说有几个线程负责不同的工作，就像不同的车厢装不同的货物，通过 join 让它们协调一致地前进。
这不是很妙吗？4. 多线程 join 真的很神奇呀！可以把它想象成一个团队合作，大家配合好了才能成功呀！就像是王五和赵六一起做一个项目，只有等他们都完成了，整个事情才算结束。
不 join 等着，还能怎么办呢？5. 哎呀呀，多线程 join 呀，不就是确保大家都到齐了才开始下一步嘛！就像是一群朋友约好一起出去玩，得等所有人都到了才出发呀！比如说线程 A 去取车，线程 B 去买门票，这时候就得用 join 等一等咯。
是不是很好理解呀？6. 你看哦，多线程 join 就像是给多个行动排好顺序，一个一个来！好比有线程 C 去做饭，线程 D 去摆餐具，等做饭的完成了再开始吃饭。
这多重要呀，不 join 能行么？7. 多线程 join 简直就是让一切有序进行的法宝啊！就像在一个大工程中，各个部分都得衔接好。
比如线程 E 负责搭建舞台架子，线程 F 负责布置灯光，只有通过 join，等架子搭好了再弄灯光，才不会出乱子呀！总之呀，多线程 join 真的超重要的，一定要用对用好它呀！。
nearestneighbors函数
nearestneighbors函数NearestNeighbors函数是机器学习中经常使用的一种方法，它是用来寻找一个样本在样本集中最近的邻居的算法，也可称为K最近邻算法(K-nearest-neighbors algorithm)。
该函数通常用于分类、回归以及异常检测等方面，在实际应用中具有广泛的用途，例如在推荐系统中的用户推荐、医学诊断中的诊断系统等领域。
下面我们将详细介绍NearestNeighbors函数的使用方法：1. 首先导入必要的库和模块，例如numpy、sklearn.neighbors等。
2. 对于一个数据集，首先需要对其进行预处理，包括特征处理、缺失值填充等。
对于特殊类型的数据，例如图像数据，还需要对其进行维度上的转换。
3. 接下来，我们需要进行数据集的划分，通常将一个数据集划分为训练集和测试集。
其中训练集用于模型的训练和参数的调整，测试集用于模型的评估和性能的比较。
4. 对于训练集，我们需要使用NearestNeighbors函数进行模型的训练。
具体而言，我们可以使用sklearn.neighbors模块中的KNeighborsClassifier或KNeighborsRegressor函数进行分类或回归任务。
在这个过程中，我们需要指定K值以及其他参数，例如数据的距离度量方式等。
5. 在模型训练完成之后，我们可以使用该模型进行预测。
对于测试集中的每个样本，我们可以通过查询训练集中的K个最近邻样本，从而预测该样本的输出。
再通过计算该样本的输出与真实值之间的误差，我们可以得到模型的性能指标。
除了上述基本的使用方法，我们还可以对NearestNeighbors函数进行优化和改进。
例如，我们可以使用基于树的K最近邻算法，例如KDTree和BallTree等，以减少查询时间的复杂度；我们还可以进行距离度量的改进，例如使用余弦相似度等。
总之，NearestNeighbors函数是机器学习中的一种重要方法，它具有广泛的应用领域和潜在的优化空间。
【计算机应用】_k近邻_期刊发文热词逐年推荐_20140724
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 k近邻 5 相似度 2 推荐系统 2 分类 2 隐含狄列克雷分配 1 闭形解 1 金融风险 1 重采样算法 1 重叠区域 1 道路网 1 连续k近邻查询 1 距离度量学习 1 超球支持向量机 1 自适应 1 聚类分析 1 网络扩展 1 纹理聚类抠图 1 纹理特征 1 粒子滤波 1 类别信息 1 稀疏贝叶斯学习 1 移动对象 1 短文本 1 短信过滤 1 相似性度量 1 监督 1 特征选择 1 潜在狄利克雷分配主题模型 1 植物叶片识别 1 条件概率 1 昆虫识别 1 文本分类 1 数量型关联分类 1 数据稀疏 1 数据挖掘 1 数字图像分析 1 指纹 1 扩展树 1 局部保持投影 1 密度 1 大边界最近邻 1 多视拼接 1 多姿态 1 增量式监测算法 1 向量空间模型 1 协同过滤 1 协同人脸检测 1 包围盒 1 分步填充 1 几何特征 1 冗余点 1 关联规则 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
科研热词 连续k近邻查询 流水线策略 多线程 多核 音乐类型分类 集成分类器 遗传算法 近似熵 线性判别分析 粒子群优化 生理信号 特征选择 特征提取 模糊k近邻分类器 模糊c均值动态聚类算法 案例检索 核函数 支持向量机 情感识别 小波 基于案例推理 垃圾邮件过滤 凋谢蛋白质亚细胞定位 全局优化 元学习 伪氨基酸组成 人脸识别 主成分分析 k近邻搜索算法 k近邻
移动对象的K个连续最近邻查询算法
第ｌ ２卷
第 ６期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＨＡＲＢ Ｎ ＵＮＩ Ｉ Ｖ．Ｓ ．＆ Ｔ ＣＨ． ＣＩ Ｅ
Ｖｏ ２ Ｎｏ ６ Ｌ １ ．
Ｄｅ ． ０ ７ ｃ ，２ ０
２０ ０ ７年 ｌ ２月
移 动对 象 的 个 连 续 最近 邻 查询 算 法
ｏ ｓａ ｆｃｅ ｔａｇ ｒ ｈ ｍ ａ ａ ｅｏ ｈ ｎ ｅ ｆｒ Ｒ ｔ ｅａ ｄ ｕ ｅｏ ｐｕ ｉ ｅ ｈ ｉ ｅｔ ｅｏｖ ｅｐｏ ｌｍ． ｎ ｐ ｅ ｉｉｎ ｌｏ ｔｅ ｔ ｔ ｓ ｎ ｔｅｉｄ ｘｏ Ｐ — ｅ ｎ ｓ 【 ｒｎｇｔｃ ｎｑ ｒ ｓｌｅｔ ｒｂｅ Ａ ｎ ｉ ｈ ｂ ｒ ｕ ｏ ｈ
黄敬 良， 郝忠孝
（ 哈尔滨理工 大学 计算机科学与技术学 院， 黑龙江 哈尔滨 １０ ８ ） ５０ ０
摘
要 ：给定一 个移 动查 询点 和一 个移 动 对 象集合 ， 由于 查询 和数 据 对 象的 位 置都是 连 续 变
化的。 因此不能依赖于给 出的固定参考位置来解决查询 问题． 为了解决移动对 象的 个连续最近 邻查询 。 Ｔ Ｒ树的基础上 ， 出了分界 时间的概念 ， 剪枝技术给 出了查询算法． 在 Ｐ 提 利用 利用模拟
点只被访 问一 次．
树索引． ４ 局限于 回答一个最近邻查询． ［ ］ 文［ ］ 文 ５ 提出一种基于 Ｔ Ｒ树索引的查询算法 ， Ｐ ］这种方法 要多次对 Ｔ Ｒ树进行搜索 ， Ｐ 因此 时间复杂度高． 文
２ 基础知识
２ １ Ｔ Ｒ树 ． Ｐ
［］ １ 虽对文［ ］ ５ 进行了改进 ， 但是这种技术只适应于 静态数据集合． ［ ］ 文 ６ 等人提 出的算法不能查 询多
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聚集块是一组在当前和将来一段时间都彼此靠近的移动查询点的集合。表示为 Ｊ Ｊ（ ，Ｓ ， ｔ ｔ Ｕ Ｏ ，ｆ ｓ ｒ， ａ ｅｄ Ｎ），０ 是对象的集合 ，ｓ ｒ，ｅｄ是聚集块的起点和终点位置 ， 是聚集块 中对象的个数 。聚集块 ｎ， ｔｔ ｎ ａ Ⅳ
的长度 为Ｉａｔｅ４，聚集块 与数 据点 间 的网络 距离为 聚集块 的 中心位 置 到数据 点 的网络距 离。 ｓ ｒ—ｎ ｔ 将 要查询 的查询点 分组 成不 同 的聚集 块 ，将 每一个 聚集块看 成一个 查询 点 ，共享查 询结 果 ，可 以减 少
／ ，Ｎ 为 ｚ所 在 的边 ，Ｎ１ 初 始 结 点 ，将 Ｎ－ 人 Ｈ，Ｎ２ ｌ 示 Ｊ 向 此方 向移 动 ／ Ｎｌ ２ 为 放 ＝表 ＵＪ
ｚ为聚集块 Ｊ Ｊ的中心点 Ｕ
ＤＣ０ ／ ＝ ＝ ／ Ｄ为ｚ到所有 Ｋ个最近临结点的最远距离 ／ Ｚ到下一个扩展点的最短距离 ／ Ｃ为
Ｗｈｌ ｄＮ，） ｄｓｋ ｉ（（ Ｚ ＜ ｉ ） ｅ ＿
执行及 查询结果分 发来 提高 多用 户连续查 询 的并 行 ｌ 并且利 用扩 展树增 量返 回 Ｋ Ｎ查询 结果 。 生。 Ｎ 最后通 过
实验对 提 出的方 法和现 有方 向进行 比较 。
１ 查 询 处理
１１ 道路 网络 图 ．
采用有 向图 Ｇ （ ，Ｅ，Ｗ） 示交通 图 ，作者 以 Ｖ表示 Ｇ 中所有顶 点 的集合 ，Ｅ是 边 的集 合 ， 为边 Ｖ 表
第 ６ 期
基 于聚集块 的多用户连续 Ｋ最近邻多线程查询
・ ７・ ｌ
阈值 内。
１３ 查询初 始化及 查询 处理 ．
在算 法的初始 阶段 ，利用 Ｄｊ ａ算 法 ，找到 每个 聚类 的初 始扩 展树 和查 询结果 。即从 聚集 块开始 ， ｉ ｔ ｋｒ
扩 展路 网直到找到 Ｋ个查询 结 果 。
第 ２ 卷第 ６ ６ 期 ２１ ０ ０年 １ 月 １
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｑｈ ｉｅｓｔ ｏ ｒ ａ ｉａｒ ｏ Ｑｉ Ｕｎｖ ｒｉ ｙ
Ｖ０．６Ｎｏ６ １ ． ． ２
Ｎｏ ． Ｏ ０ ｖ． ｌ ２
基于聚集块 的 多用户连续 Ｋ 最近邻 多线程查询
算法 ｌ ：查 询初始 化算 法
Ｆｒ ｏ（ 聚集块 Ｊ ） 每个 ＵＪ 设置 Ｋ 。的初始值 初始值 Ｈ Ｅ ，
Ｎ１０ ＝ ；Ｎ２ １ ＝
ｄｓ ｉ ｋ＝∞
／ 为查询结果最大值 ，如查询 ４个超市 Ｋ ￣ ４ ／ Ｋ ｍ ＝
／ ／ Ｈ存放要扩展 的边 的初始结点 ，Ｅ存放所有可能扩展树 上的边
Ｐｐｄ ｓ 人” ａａｉ 等 ａ 首先提 出 了在道路 网络 中对空 间对象 的查 询 问题 ，并 给 出了几个 基本 查询 问题 的算法 。 Ｓ ａａｉ ｈｈｂ 等人 利用空 问 映射 的方 法将 道路 网络映射 到高维空 间 ，然后 进行 最近邻 查询 处理 。但 由于 空间的 扭 曲，其结果 将会产 生一 定 的误 差 。Ｆｎ ｅｇ等人 讨论 了对 多对象最 近邻 的更新 问题 。至今 为止 ，道路 网络
询处理框架 ，采用流水线处理策 略 ，将查询分为查 询预处理 、查询执行及查询结果分发 ３ 个执行阶段 ，利用扩展
树存储查询结果 。实验结果表明 ，在 目标点分布 比较密集的情况下 ，本算法明显优于其它算法 。
关键词 ：Ｋ最近临查询 ；聚类块 ；多线程 ；扩展树 ；多查询 中图分类号 ：Ｔ ３ １１２４ Ｐ １．３ ． 文献标识码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ — ８ Ｘ ２ １１６ ０ １— ５ ０ ７ ９ ４ （０ ０ —０ ６ ０ ｏ
夏妍 ，郝 忠孝
（ 齐齐哈尔大学 计算机 与控制学院 ，黑龙江 齐齐哈尔 １ １０ ６ ０６）
摘要：当对城市道路 网络 中的对象进行查 询时，已研究 出连续 的 Ｋ近邻查 询技术 ， 在一般情况下服务器会 同时 但
收到多个查询请求 ，为 了提高查 询效率 ，降低多查 询代价 ，提出一种聚集块的共 享查 询算法并建立多用户连续查
对应的权值 ， 对象在网络中的位置可以表示为 （ ， ， Ｓ ｆ Ｐ）， 中 Ｓ ｔ 其 和 是对象所在网络边的 ２ 个结点 ， Ｐ 是对象离结 点 Ｓ的距 离 。 （ ，ｖ） “ 表示 从顶点 到 ｖ 有路径 相连 。Ｄｉ ｓａ 法可 以找 到 Ｕ ｖ的最 低花费 ｊｔ算 ｋｒ 到
路径 。 １２ 聚 集块 ．
查询的次数 ， 提高效率。同时 ，为了使查询点足够的密集 ，聚集块中每 日期 ：２ １— ６ ０ ０ ００— ８
作 者简介 ：夏妍 （１７一），女 ，黑龙 江齐 齐哈 尔人 ，在读硕 士研 究生 ，从 事时 空数据 库网 络查询 方面 的研究 ，６ ６７５ ＠ ｑ ｏ ９９ ５５ ７７ ｑ ． ｍ。 ｔ
环境中的多对象最近邻查询 问题还没得到很好的解决 。值得注意的是 ：大部分研究工作中的路径计算都采
用 了网络扩展 的思想 ：从 一点 出发 ，向各 个方 向进 行 网络 扩展 。该 方法 可 以实 时计算 道路 网络 中任意两
点 的道路 网络距离 ，但其 计算代 价较 大 。
单个 Ｋ最近临查询常使用增量 网络扩展 （ ＩＥ） 如 Ｎ 和预先计算网络距离（ Ｖ ３ 如 Ｎ） 方法。文献［介绍了 ４ ］ 增量网络扩展方法 ，此方法易于更新但查询Ｉ能不佳，文献［ 介绍了基于 Ｖ ３方法的连续 Ｋ近邻查询 ， ｌ 生 ５ 】 Ｎ 此方法查诃ｌ能更好但难 以处理对象点和道路网络的频繁更新 ，对高密度对象的处理效率显著下降，并且 生 需要执行多次查询来查询某物体 的 Ｋ最近邻 。 本文将两类方法结合 ， 对道路 网络上的查询点形成聚集块。将每个聚集块当成一个单独的查询点进行 处理提 高查询效 率 ，在查 询过 程 中采用流 水线处 理策略 ，将查询 分为 ３个 阶段 ，分 别是 查询 预处 理 、查询