時空數(shù)據(jù)庫中最近鄰查詢技術的研究.pdf

1、時空數(shù)據(jù)庫是在空間數(shù)據(jù)庫的基礎上發(fā)展而來的新興數(shù)據(jù)庫技術，用于處理隨時間推移而變化的空間信息。最近鄰(NearestNeighbor，NN)查詢是在空間數(shù)據(jù)庫和時空數(shù)據(jù)庫中經(jīng)常會使用的一種查詢技術，它返回在數(shù)據(jù)庫中所存儲的距離查詢對象最近的對象。對于最近鄰查詢的實施，首先要考慮的是相關查詢算法的設計和實現(xiàn)。隨著無線通信和定位技術的發(fā)展，可有效處理大量移動對象的查詢算法越來越引起人們的注意。目前，TPR樹(Time-Parameteriz

2、edR-tree，TPR-tree)是針對移動對象現(xiàn)在和將來位置的查詢最有效的時空索引結構，因此基于TPR樹的動態(tài)最近鄰的查詢算法具有相當?shù)难芯績r值。 本文首先介紹和分析了前人在最近鄰查詢算法上的研究成果，接著對TPR樹中移動對象動態(tài)距離的計算作了相關的討論。在此基礎上，提出了一種基于TPR樹可擴展的查找多個最近鄰對象(K-NearestNeighbors，KNN)的查詢算法。該算法包含兩個部分：對TPR樹中結點的優(yōu)化剪枝遍歷和

3、對葉結點中移動對象的處理。隨后，針對在得到查詢結果以后移動對象可能會發(fā)生更新的情況，描述了維持查詢結果有效性的解決方案。基于所提出的最近鄰查詢算法，本文提出了一種簡便易行的連續(xù)最近鄰(ContinuousNearestNeighbor，CNN)查詢的實現(xiàn)方法。該方法基于當查詢間隔到來時反復執(zhí)行最近鄰查詢的思想，通過最近鄰鏈表來確定動態(tài)查詢間隔。最后，通過仿真實驗對所提出的查詢算法的性能進行了測試，并從移動對象數(shù)目、查詢時間段長度以及最近