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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering >Processing moving queries over moving objects using motion-adaptive indexes
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Processing moving queries over moving objects using motion-adaptive indexes

机译：使用运动自适应索引处理运动对象上的运动查询

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This paper describes a motion-adaptive indexing scheme for efficient evaluation of moving continual queries (MCQs) over moving objects. It uses the concept of motion-sensitive bounding boxes (MSBs) to model moving objects and moving queries. These bounding boxes automatically adapt their sizes to the dynamic motion behaviors of individual objects. Instead of indexing frequently changing object positions, we index less frequently changing object and query MSBs, where updates to the bounding boxes are needed only when objects and queries move across the boundaries of their boxes. This helps decrease the number of updates to the indexes. More importantly, we use predictive query results to optimistically precalculate query results, decreasing the number of searches on the indexes. Motion-sensitive bounding boxes are used to incrementally update the predictive query results. Furthermore, we introduce the concepts of guaranteed safe radius and optimistic safe radius to extend our motion-adaptive indexing scheme to evaluating moving continual k-nearest neighbor (kNN) queries. Our experiments show that the proposed motion-adaptive indexing scheme is efficient for the evaluation of both moving continual range queries and moving continual kNN queries.
机译：本文介绍了一种运动自适应索引方案，用于有效评估运动对象上的运动连续查询（MCQ）。它使用运动敏感边界框（MSB）的概念来建模移动对象和移动查询。这些边界框会自动调整其大小，以适应单个对象的动态运动行为。我们不对频繁变化的对象位置进行索引，而是对不那么频繁变化的对象和查询MSB进行索引，其中仅当对象和查询跨越其框的边界移动时才需要更新边界框。这有助于减少索引的更新数量。更重要的是，我们使用预测查询结果来乐观地预先计算查询结果，从而减少了对索引的搜索次数。运动敏感的边界框用于增量更新预测查询结果。此外，我们引入了保证安全半径和乐观安全半径的概念，以将我们的运动自适应索引方案扩展到评估移动连续k最近邻居（kNN）查询。我们的实验表明，提出的运动自适应索引方案对于移动连续范围查询和移动连续kNN查询的评估都是有效的。

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