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Continuous K-Nearest Neighbor Query over Moving Objects in Road Networks

机译：道路网络中运动对象的连续K最近邻查询

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摘要

Continuous K-Nearest Neighbor (CKNN) query is an important type of spatio-temporal queries. A CKNN query is to find among all moving objects the K-nearest neighbors (KNNs) of a moving query object at each timestamp. In this paper, we focus on processing such a CKNN query in road networks, where the criterion for determining the KNNs is the shortest network distance between objects. We first highlight the limitations of the existing approaches, and then propose a cost-effective algorithm, namely the Continuous KNN algorithm, to overcome these limitations. Comprehensive experiments are conducted to demonstrate the efficiency of the proposed approach.
机译：连续K最近邻居（CKNN）查询是一种重要的时空查询类型。 CKNN查询是要在所有移动对象中的每个时间戳中找到移动查询对象的K最近邻（KNN）。在本文中，我们专注于在道路网络中处理此类CKNN查询，其中确定KNN的标准是对象之间的最短网络距离。我们首先强调现有方法的局限性，然后提出一种具有成本效益的算法，即连续KNN算法，以克服这些局限性。进行了全面的实验，以证明该方法的有效性。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Suzhou(CN)
  • 作者

    Yuan-Ko Huang; Zhi-Wei Chen; Chiang Lee;

  • 作者单位

    Department of Computer Science and Information Engineering, National Cheng-Kung University, Tainan, Taiwan, R.O.C.;

    Department of Computer Science and Information Engineering, National Cheng-Kung University, Tainan, Taiwan, R.O.C.;

    Department of Computer Science and Information Engineering, National Cheng-Kung University, Tainan, Taiwan, R.O.C.;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机网络;
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