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移动对象全局K最接近邻居查询研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学软件学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家863计划项目(2006AA04Z211)
中文摘要:

基于两个对象在一段时间内的范围距离度量,给出了一种新的时空查询形式一全局最接近邻居查询。该查询检索移动对象在一段时间内范围距离最小的运动对象。通过考察查询和连续最接近邻居之间关系.给出了一个基本查询处理算法。根据数据对象集的运动性不同,精化了运动和静止数据集下的全局距离的定义.并对R树结构索引的数据集给出了裁减、更新和访问启发式规则。采用分支界定技术和给出的启发式规则.设计了迭代的深度优先和基于堆的最好优先的查询处理算法。大量的实验表明,最好优先的查询处理算法具有突出的性能。

英文摘要:

This paper presented a new kind of query, global nearest neighbors query, which is based on a special distance, global distance, between two objects during given time interval. According to the relationship with continuous nearest neighbor query, a native algorithm is proposed. In terms of the mobility of data set, global distances at different situation are refined and some heuristics are presented for data set indexed by data structure of R tree family. Based on branch and bound technique and proposed pruning, updating and visiting heuristics, recursive depth-first and heapbased best-first query processing algorithms are developed for both cases. An extensive study based on experiments performed with synthetic data sets shows that the best-first algorithms outperform the depth-first algorithms.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909