【摘 要】
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移动对象的近邻查询在地理信息系统、移动计算和基于位置的电子商务等方面有着广泛的应用,如何及时有效地回答移动对象发出的查询请求是目前国际上一个新的研究热点.静态近邻
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移动对象的近邻查询在地理信息系统、移动计算和基于位置的电子商务等方面有着广泛的应用,如何及时有效地回答移动对象发出的查询请求是目前国际上一个新的研究热点.静态近邻查询结果是固定不变的,但移动对象的位置是不断地变化的,使得查询结果随着查询对象位置的改变而无效.为了获得正确的查询结果,需要不断地在移动对象的不同位置下执行近邻查询处理的空间数据庞大,频繁的查询会产生大量的时空开销,严重地影响查询效率.CNN算法是目前提出的解决移动对象近邻查询的最有效方法.CNN算法的优点在于不需要进行任何近邻查询,就能够准确地获得查询结果.但CNN算法中求插入点覆盖的分点集合,由于涉及及计算的分点数目过多,影响了整个算法的执行效率.该文改进了CNN算法的这个步骤,提出直接比较和动态比较两种改进方法.其中,直接比较方法是针对搜索移动对象单个近邻的情况,这种方法将涉及计算的分点数目由原来的log|SL|+|S<,COVER>|+2降低到|S<,COVER>|+2;动态比较方法是针对搜索移动对象多个近邻的情况,这种方法只需计算少数的分点,而原来算法需要计算全部的分点;此外补充了CNN算法无法处理的一些特殊插入点,并给出这些点的直接判定规则.该文对于上面提出的改进方法,从理论和实验两个方面进行了正确性和有效性的证明.
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