面向多维对象的RC-反k近邻查询新方法 (2011年)

分析现有反k近邻（everse k nearest neighbor, RkNN）查询在效率、数据维度等方面的不足，提出基于R树结点覆盖值（R-tree's cove-value）的RC-反k近邻查询方法。该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值，采用过滤一精炼两步式处理方法，在过滤阶段采用两种剪枝启发式。该方法可有效处理数据库更新，适用于任意k值、任意维的对象集，查询结果精确，且计算量较小。实验结果表明，在k>6时RC-反k近邻查询时间比同类工作更短。