道路网络中的连续最近邻查询

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受限网络模糊对象最近邻查询

文献标识码：Ａ
中圈分类号：ＴＰ３１１．１３
受限网络模糊对象最近邻查询
高
摘
郝忠孝，峻，
（１．哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈尔滨１５００８０；２．哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨１５０００１）
ＧＡｏＪｕｎ．ＨＡＯＺｈｏｎｇ．ｘｉａｏ，一
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｎｏｈｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００８０，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｒｂａｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）
适用条件下，两种算法均有较好的性能。
关健诃：确定网络；范围约束；模糊最近邻；０【一距离；邻接表；Ｒ树
ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒＱｕｅｒｙｆｏｒＦｕｚｚｙｏｂｊｅｃｔｉｎＣｏｎｓｔｒａｉｎｔＮｅｔｗｏｒｋ

空间数据库中基于R-树的连续最近邻查询方法研究的开题报告

空间数据库中基于R-树的连续最近邻查询方法研究的开题报告一、选题背景随着信息技术和数据采集设备的不断进步，各个领域所涉及的数据量也在不断增加。

空间数据是其中的一种，由于其数据的维数较高，通常以坐标表示，存储方式也与传统数据不同，因此空间数据需要采用特定的数据结构进行管理和查询。

R-树是一种常用的空间数据库索引结构，可以快速地进行空间查询，特别是连续最近邻（continuous k nearest neighbor）查询。

二、选题意义空间数据库的应用已经渗透到了日常生活的各个领域，例如导航系统、交通规划、地图等。

在这些应用中，我们需要获取最近邻的对象，以进行路径规划、目的地导航等。

因此，针对空间数据中连续最近邻查询的研究具有重要的现实意义。

三、研究目的本研究旨在探究基于R-树的连续最近邻查询方法，旨在提高空间查询的效率和精度、优化数据库管理和查询效率，为实际应用提供可行性的理论依据。

四、研究内容本研究的主要内容包括：1. 介绍空间数据库及其索引结构，包括R-树的定义和基本原理；2. 分析常用的空间查询方法及其优缺点，重点研究基于R-树的连续最近邻查询方法；3. 在此基础上，提出针对R-树的查询优化方法，以提高空间查询的效率和精度；4. 分析优化方法的实际应用效果和局限性，探讨未来可能的扩展方向。

五、研究方法本研究主要采用文献综述和实验验证相结合的方法，以研究R-树在连续最近邻查询方面的应用和优化方法。

在文献综述的基础上，对提出的方法进行实验验证，分析实验结果，并对优化方法进行评价，提出未来可能的扩展方向。

六、预期成果本研究预期的成果包括：1. 对基于R-树的连续最近邻查询方法的深入探讨，包括优化方法等方面的研究成果；2. 实验数据和分析结果，以验证优化方法的有效性和可行性；3. 对未来研究方向和研究成果的推广和应用的相关建议和探讨。

七、研究进度安排第一年：1. 研究R-树及其应用的文献综述和相关技术的梳理和归档；2. 建立实验平台，提出连续最近邻查询的指标和对比方法；3. 针对连续最近邻查询方法，进行模型设计和模拟，并对模拟结果进行分析与评估。

基于时空连续性的运动对象最近邻居查询

文章编号：０７１０２０）１－０４０１０ —３Ｘ（０６０００７—４
基于时空连续性的运动对象最近邻居查询
ＭｏｉｇＯｂｔ，ＮＮｅｉｓＢａｅｎｖｎｊｃｓｅＱｕｒｅｓｄｏ
Ｓｐｔｏ— ｍｐｒ ’Ｃｏｉｕｉｙｐｉ１ｅａ — ＴｏａＯｌｕｔｌｎｔｎ
ｑｅｅ（ｕｒｓＮＮｅｉｓ．ＴｈｕｒｎｉＱｕｒｅ）ｅｃｒｅｔＴＰＮＮｅｅｔｏｉｈｉａｅｎｔｅｉｄｘｓｒｃｕｅｏＲ— ＱｕｒｓｍｅｈｄｗｈｃｓｂｓｄｏｈｎｅｔｕｔｒｆＴＰＴＲＥＥｃｎｄａｉａｅｌ
摘
要：空数据库中的运动对象最近邻居查询是ＮＮＱｕｒｓ中的新问题，于ＴＰ－Ｅ时ｅｅｉ基ＲＴＲＥ索引结构的ＴＰＮＮ
Ｑｕｒｓｅｅ算法能较好地处理对象的时态特性，会多次查询同一对象。本文利用运动对象的时空连续性对ＴＰＮＮＱｕｒｓｉ但ｅｅｉ算法进行改进，过一次查询ＴＰ－ＲＥ通ＲＴＥ索引获取所有候选Ｎ对象与查询对象的距离变化曲线，而得到ＮＮ对象集，Ｎ进减少了查询及时空运算的次数。本文最后给出了实验分析。
维普资讯
Ｃ４ —２８ＴＰＮ３１５／
ＩＳ１０ — ３ＸＳＮ０７１Ｏ
计算机工程与科学
ＣＯＭＰＵＴＥＥＲＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ＆ＳＥＣＩＮＣＥ
２００６年第２８卷第１Ｏ期

【计算机工程与设计】_查询处理_期刊发文热词逐年推荐_20140726

科研热词数据集成高可用性领域映射集群集成道路网络连续k近邻查询转换负载均衡语义异构视图合并蚁群优化聚类索引技术素数编码票务平台物化视图选择混合遗传算法流水线模式匹配模式查询模式本体文本聚类数据仓库搜索引擎异构数据库异构数据并行通讯平台实时数据库多连续k近邻查询处理算法多星管理后缀树可伸缩连续查询处理框架卫星测试动态分布式系统免疫算法元数据 xml stc-i stc schema li-moon编码 deepweb
2010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
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分布式xml查询语言(dxq) 内部最大矩形关系数据库全球定位系统信息抽取位置隐蔽器任务服务器中文分词中文信息处理下推自动机 xml数据流 web服务 sql注入攻击 sqlia ldap目录服务 jdbc驱动 ddriver cem-dms
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 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 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 1 1 1 1 1 1 1 1 1

地理信息系统中拓扑关系的重要性

地理信息系统中拓扑关系的重要性地理信息系统中拓扑关系的重要性地理信息系统（GIS）是一种用于收集、存储、分析和展示地理数据的技术工具。

在GIS中，拓扑关系是描述和分析地理现象之间的空间关系的重要概念。

拓扑关系是指地理要素之间的相对位置和相互作用，它们可以是点、线、面等。

拓扑关系的重要性体现在以下几个方面：1. 空间分析：拓扑关系可以帮助我们分析地理要素之间的空间关系，如相邻、接触、包含等。

通过分析拓扑关系，我们可以更好地理解地理现象之间的相互影响和依赖关系。

例如，在城市规划中，我们可以通过分析建筑物之间的邻近关系来确定适宜的用地规划。

2. 数据完整性：拓扑关系可以帮助我们确保地理数据的完整性。

通过定义和维护拓扑规则，我们可以检查地理要素之间的关系是否符合预期，避免数据中出现不一致、重叠或缺失的情况。

例如，在地图制图过程中，我们可以使用拓扑关系来检查道路网络是否连续、完整。

3. 空间查询：拓扑关系可以帮助我们进行高效的空间查询。

通过构建拓扑索引，我们可以快速地查询满足特定空间条件的地理要素。

例如，在物流管理中，我们可以使用拓扑关系来查找最短路径或最近邻的设施。

4. 空间模型：拓扑关系是构建空间模型的基础。

通过定义拓扑关系，我们可以建立地理要素之间的连接和依赖关系，构建起一个真实世界的虚拟模型。

这样的空间模型可以用于模拟和预测地理现象的发展趋势和变化过程。

例如，在气候模拟中，我们可以使用拓扑关系来建立气象要素之间的相互作用模型。

综上所述，拓扑关系在地理信息系统中具有重要的地位和作用。

它们不仅可以帮助我们理解地理现象之间的空间关系，还可以保证地理数据的完整性、提高查询效率，甚至构建空间模型。

因此，在GIS应用中，我们应该重视和合理利用拓扑关系，以提升地理信息系统的分析能力和决策支持能力。

障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询

障碍物增减情况下的单纯型连续近邻链查询张丽平;李松;郝晓红;郝忠孝【摘要】单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、空间数据库、数据的相似分析和推理等方面具有重要的作用。

为了弥补已有方法的不足，对动态障碍物环境下的单纯型连续近邻链查询（ObSCNNC查询）问题进行了详细研究。

利用Voronoi 图和判定圆给出了ObSCNNC_Search算法，进一步提出了障碍物动态增加情况下的查询算法（ObSCNNC_ADD算法）和障碍物动态减少情况下的查询算法（ObSCNNC_DET算法）。

对所提方法进行了实验比较与分析。

理论研究与实验分析表明，所提方法较适合处理障碍物环境下的单纯型连续近邻链问题。

%The Simple Continues Near Neighbor Chain Query(SCNNC-Query)has important significance in the spatial data mining, spatial database, similarity analysis and reasoning of data etc. To remedy the deficiency of the existing work, the Simple Continues Near Neighbor Chain Query with dynamic Obstacles(ObSCNNC-Query)is studied. Based on the Voronoi diagram and judging circle, the ObSCNNC_Search algorithm, the ObSCNNC_ADD algorithm and the ObSCNNC_DET algorithm are given. Furthermore, the performance of the methods is analyzed and compared by experi-ment. The theatrical study and the experimental results show that the algorithms have great advantages.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】6页(P99-103,113)【关键词】空间数据库;Voronoi图;最近邻查询;障碍物;单纯型连续近邻链【作者】张丽平;李松;郝晓红;郝忠孝【作者单位】哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学计算中心，哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080【正文语种】中文【中图分类】TP3111 引言随着信息技术的高速发展，数据信息量成爆炸式增长。

【计算机科学】_移动对象数据库_期刊发文热词逐年推荐_20140723

推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11年科研热词道路网络轨迹数据流概率skyline 支配概率局部聚类偏倚采样不确定移动对象推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 2 3 4 5
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8
科研热词近似轨迹索引移动对象轨迹移动对象数据库噪音切比雪夫多项式不确定性
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词道路网络选择重启连续k近邻查询绝对串行化时序移动对象环形交叉口有向图模型时空数据库实时事务元胞自动机乐观并发控制 dne算法
科研热词移动对象树模型最近邻查询时态距离嵌入式索引
推荐指数 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5
科研热词范围查询移动对象最近邻查询反最近邻查询不确定数据
推荐指数 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词预测聚集道路网道路交通网络自适应粒度聚集查询聚类算法索引移动对象时空索引时空查询时空数据库数据流 dynsketch索引 bp网络

三维空间中的连续最近邻查询

软件２１年第３０１２卷第２期
Ｓｆｒｏｔｅｗａ
国际Ｉ传媒品牌Ｔ
三维空间中的连续最近邻查询
闵寻优郝忠孝
（．尔滨理工大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１０８１哈００５２哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１００）．５０１
：ｌ：
摘
要：连续最近邻查询是空问数据库中一种非常重要的查询。，个问题的研究中，在这多数是针对二维空间的。提出三维空间
中的连续最近邻查询，它在现实中有着广泛的应用价值。提出了垂直平分面、分割点和邻接球等概念，出了筛选规则、给定理和查询
ａａｏｐｉｔｎｉｒａｓＳｍｅｃｎｅｔｓｕｒａｄｓｃｓｅｅｄｃｌｉｃｏｆｌｅｒａｏｎｄａｊｃｎｙｂｌＴｅｆｔｒｒｆｐｌａｉｌｍ．ｏｃｐｔｏｒ，ｈａｒｎｉａｂｓｔｒａ，ｅｋｉｔｎｄａｅｃａ１ｈｌｅａｃｏｎｅｉｏｉｐｆｗｕｐｐｕｒｅｏｐｎｂｐａ．ｉｅ
坐标系下对一维移动对象的历史轨迹进行连续最近邻查询的算法，出相关的定义与定理并利用以前所求得的最近邻结果给信息进行连续最近邻的查询判断。张明波等人在文献中回顾了Ｒ树及其各种主要变体，描述了基于Ｒ树的空间查询处理算法、查询代价模型及查询优化过程。刘彬等人在文献中分析了基于几何特征而形成的ＣＮＮ算法的运行代价，出了提

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ｑｅｙａｍｅｈｆｃｍｐｕｉｇＣＮＮｕｅｎｒａｅｗｏｋｉｏｏｅ．ｔｒｓｎｓｔｅｍｅｏｆｃｍｐｔｎｐｉｐｎｓａｄｔｅａｇｒｔｍｆＣＮＮ，ｕｒ，ｔｏｄｏｏｔｎｑｒｉｏｄｎｔｒｓｐｒｐｓｄＩｅｅｔｈｔｄｏｏｕｇｓｌｔｏｉｔｎｌｏｈｏｙｐｈｉｈｉａｄｐｏｉｅｈｒｏｆｔｅｃｒｅｔｎａｄｔｒｎｔｏｎｏｌｘｔｆｔｅＣＮＮｕｒｌｏｔｍ．ｏａｉｇｗｉｅａｅｌｏｉｍｓｔｎｒｖｄｓｔｅｐｏｆｏｈｏｒｃｉｎｅｍｉａｉｎａｄｃｍｐｅｉｏｈｏｙｑｅｙａｇｒｈｉＢｙｃｍｐｒｎｔｒｌｔｄａｇｒｔｈｈ，ｉ
［ｙｗｒｓｏｄｎｔｏｋＣｎｉｕｕｗｅｔｉｈｏ（ＮＮ）ｓｌｏｎｓｑｅｙａｇｒｈＫｅｏｄ］ｒａｅｗｒ；ｏｔｏｓｎＮｅｓＮｅｇｂｒｃ；ｐｉｐｉｔｕｒｌｏｔｍ中移动对象的连续最近邻查询和基于位置服
ｃｎｌｄｓａｉｉｍｏｅｓｉｂｅｆｒｒｃｉａｎｔｏｋｔｅｒｑｅｔｈｎｅｏｂｅｔｉｅｗｒｓｏｃｕｅｔｔｓｒｔｌｏａｔｌｅｗｒｓｈｔｅｕｎａｇｆｊｓｎｔｏｋ．ｈｔｕａｐｃｗｉｈｆｃｏｃｎ
第３卷第８期６
１１６１．ｏ３
・
计
算
机
工
程
２１４月００年
Ａｐｉ２１ｒｌ００
Ｎｏ８．
ＣｏｕｅｇｎｅｉｇｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎ
软件技术与数据库・
文章编号：ｏ３２（ｌ）—ｏ７＿４文献标识码｛１ｏ－４８ｌｏ８０＿２ｌｏ０Ａ
中图分类号：Ｐ１．Ｔ３１３１
道路网络中的连续最近邻查询
冯惠妍，郭俊凤
（．１黑龙江八一农垦大学信息技术学院，大庆１３１；２黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部，哈尔滨１０８）６３９．５０６摘要：了减少连续最近邻查询中计算Ｋ个最近邻的次数和减小算法需要的存储空间，出一种道路网络中求连续最近邻的方法。给出为提
［ｓｒｃ］ＩｒｅｅｕｅｔｅｎｍｂｒｏｏｕｉｇＫａｅｔｅｈｏｓｎｏｒｓｔｅｓｒｐｃｎｎｏｓＮｗｅｔｉｈｏ（ＮＮ）ＡｂｔａｔｎｏｄｒＯｒｄｃｕｅｆｍｐｔｎｒｓｎｉｂｒｄｃｍｐｅｓｈｔｅｓａｅｉＣｏｔｕｕｅｓＮｅｇｂｒｔｈｃｎｅｇａｏｎｉＣ
分点的计算方法及连续最近邻查询算法，算法的正确性、可终止性进行证明，并分析算法复杂度。与相关算法进行实验比较，得出该算对法更适合于对象频繁发生变化的实际网络。关健词：道路网络；连续最近邻；分点；查询算法
ＣｏｔｕｕａｅｔｉｈｏｅｉｓｎＲｏｄＮｅｗｏｋｎｉｏｓｎＮｅｒｓＮｅｇｂｒＱｕｒｅａｔｒｉ
路线由连续的邻接边组成。查询点和对象（如加油站）位于道路网络的边上。由于考虑对象可能位于道路网络的交叉点处，
务…的查询紧密相关，是一类重要的查询类型。连续最近邻
（ｏｔｕｕａｅｔＮｉｈｏ，ＣＮ）ＣｎｉｏｓＮｅｒｓｅｇｂｒＮ查询的关键结果是给出ｎ分点及分点对应的个最近邻（Ｎ）ＫＮ。对于道路网络问题，文献【】２提出了用Ｉ和ＵＡ方法来求查询路线中的分点。ＥＢ２种方法均需大量的最近邻查询才能确定分点。文献［】出３提的算法通过预先计算ＫＮＮ和存储结点间距离，可以在常数
时间内检索到最短路径的距离，但需要很高的存储代价，而且网络中的对象可能频繁地发生变化，这对于大多数的实际
因此给出下面的定义。定义３２条边的交叉点处的对象为交叉对象。条边以上２（） ≥３交叉点处的对象为多边交叉对象。定义４查询路线的始点和相邻的多边交叉点间，相邻的
２个多边交叉点间，查询路线终点和相邻的查询路线的多边
交叉点间，均称为一个间隔。
ＦＥＮＧｉａＧＵＯｕｆｎＨｕ－ｎ，ｙＪｎ－ｅ
ｆ．ｌｇｆｎｏｍａｉｎＴｃｎｌｇ，ｉｎｊａｇＢａｉｒｕｔｒｌｉｅｓｔ，ａｉｇ１３１；１ＣｏｌｅｏＩｆｒｔｅｈｏｏｙＨｅｌｇｉｎｙｉｌａｖｒｉＤｑｎ６３９ｅｏｏＡｇｃｕＵｎｙ２ＣｏｕｅｃｎｅｎｌｔｃｌｑｉｍｅｔｎｉｅｒｇＨｅｄｕｒｒＨｅｌｎｊｎａｔｉｅｓｙＨｒｉ５０６．ｍｐｔｒｉｃｄＥｅｒａＥｕｐｎＥｇｎｅｎａｑａｔ，ｉｇｉｇＥｓＵｎｖｒｔ，ａｂｎ１０８）Ｓｅａｃｉｉｅｏａｉ