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一种障碍空间中移动对象的连续k最近邻查询方法

         

摘要

针对时空数据库中的连续移动对象的最近邻查询问题,提出COpKNN(continuous obstructed possible k-nearest neighbor)查询:在二维空间中,给定一个移动查询点q、一组移动查询对象集合P和一组多边形障碍物集合O,根据障碍距离的概念,查询q所有可能的k最近邻集合.由于移动对象本身的不确定性以及现实生活中障碍物的存在,已有的查询方式不再适用COpKNN查询.COpKNN查询包括三个子过程:根据可视图、R树和堆排序的概念,给出计算两点之间障碍距离(大于等于欧几里得距离)的方法;基于R树的查询方式查找在用户给定时间段内q所有可能的后最近邻结果集(初步结果,也叫候选集);采用Mindist(E,q)和候选集更新算法UpdataC (pn)对k最近邻结果集进行剪枝,得到较为精确的k最近邻结果集.实验数据集和障碍物集均采用真实的数据集,理论研究和实验结果表明,该方法具有良好的效率.

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