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面向组近邻的Top-k空间偏好查询
面向组近邻的Top-k空间偏好查询
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面向组近邻的To p-k空间偏好查询 (2015年)
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空间偏好查询是当前空间查询研究中的一类热点问题,而现有的空间偏好查询不能有效支持面向组用户的位置服务应用.为此,提出一类新型空间偏好查询―――面向组近邻的Top-k空间偏好查询(Topk spatial preference query for group nearest neighbor).该查询通过查找特征对象的λ子集组近邻最终为用户返回评分值最高的前k个λ子集.为了高效执行这一查询,给出了两
一种针对反向空间偏好top-k查询的高效处理方法
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论文研究-空间数据库中的线段k近邻查询研究.pdf
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K近邻查询是空间数据库中的重要查询之一，k近邻查询在内容的相似性检索、模式识别、地理信息系统中有重要应用。针对现有k近邻查询都是基于点查询的情况，提出基于平面线段的k近邻查询，查找线段集中给定查询点的k个最近线段。给出基于Voronoi图的线段k近邻查询算法及给出相关定理和证明。该算法通过线段Voronoi图的邻接特性找到一个候选集，然后从中找到最终结果。通过随机数据的实验证明，所提算法明显优于线
基于网格索引的Top-k偏好查询算法 (2009年)
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设计基于网格索引的Top-k偏好查询算法，提高Top-k偏好查询问题的解决效率．方法利用网格索引，采用概念划分的方法，实现基于范围查询和NN查询两种方式的 Top-k偏好查询算法．结果通过真实数据集测试结果表明算法能够结合网格索引的优点，与基于只树索引的传统算法相比，在k值不断增加的情况下，查询效率提高了50％，能适应多种空间特征数据对象集合．结论网格索引可以有效处理Top-k偏好查询。
路网中空间关键字连续k近邻查询算法研究 (2013年)
浏览：91
研究了路网中空间关键字连续k近邻查询问题(CkSKQ),提出了包含一棵PMR-quad树和三个内存表的数据结构以存储和索引路网结构信息、对象的位置和关键字信息.空间关键字查询综合了查询点和待查询对象间的路网距离和关键字相似程度两个因素,提出了可调节的综合距离值计算公式,以满足各种具体应用对关键字相似度和路网距离不同的侧重程度.为了实现查询的连续处理,通过监控有关候选对象的综合距离值的变化来对查询结
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面向大规模数据集的并行化Top-k Skyline查询算法* (2015年)
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随着数据规模的日益庞大,在大规模数据集中帮助用户定位出数据量可控的代表性信息显得越发重要。虽然Top-k Skyline查询能够找到数据集中前k个最具代表性的信息,在获取代表性信息的同时又控制了结果规模,满足了上述要求,但是现有的Top-k Skyline查询在面对大规模数据集时效率较低,并不适用于大规模数据集。为了解决这个问题,将Top-k Skyline查询与并行化处理相结合,提出了一种面向大
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随着大数据时代的到来，传统的计算机因为单机资源有限、运行速度慢、分布式处理支持差，已满足不了现行的医疗体系中的大数据处理需求，基于时空数据的移动医疗呼叫系统方法可以很好地解决这些问题。在移动云计算环境下研究[k]最近邻查询算法是当前一个热点问题，支持可扩展和分布式的空间数据索引对于kNN查询的效率影响很大，目前已有的查询算法不适合并行化或者会导致内容冗余。将MapReduce分布式处理技术与空间k
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我们提出了一种基于影响集的移动k关键字查询处理模型，该模型避免了无法同时优化更新成本和更新频率的基于安全区域的方法的缺点。 基于该模型，我们设计了用于多核处理平台的并行查询处理方法和并行验证方法。 该算法的时间复杂度分别为O（（log | D | + pk）/ pk）和O（log pk），均为O（1 / k）倍于当前状态的时间复杂度。艺术方法。 实验结果证实了我们的算法优于最新方法的优越性。
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面向多维对象的RC-反k近邻查询新方法
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路网移动对象空间关键字连续Top-k查询 (2014年)
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为了克服现有空间关键字查询方法大多只适用于欧氏空间查询处理的局限性，提出了一种渐增监控查询处理方法（CMA），以高效处理路网中移动对象空间关键字连续top-k查询问题（CMkSK）.该方法用一棵组合扩展树CEtree来界定查询的监控范围，通过识别、处理监控范围内对查询结果有影响的查询点和移动对象的位置更新对相应的CEtree进行修正，以保证查询结果的持续有效性．所提出的方法考虑了现实生活中对象的可
面向多维对象的RC-反k近邻查询新方法 (2011年)
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为了解决Web数据库多查询结果问题，提出了一种基于上下文偏好的查询结果Top-
k</em>排序方法。首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型：
i</em>1
i</em>2,
d</em> |
X</em>，表示在上下文条件
X</em>下，项
i</em>1与
i</em>2相比，用户偏好项
i</em>1的程度为
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