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空间数据库中的线段k近邻查询研究  
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【英文篇名】 Research on line segment kNN query in spatial database
【下载频次】 ★★★
【作者】 周屹; 杨泽雪;
【英文作者】 ZHOU Yi; YANG Zexue; Department of Computer Science and Technology; Heilongjiang Institute of Technology; College of Computer Science and Technology; Harbin University of Science and Technology;
【作者单位】 黑龙江工程学院计算机科学与技术系; 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2015年 18期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 线段; Voronoi图; k近邻查询; 空间数据库;
【英文关键词】 line segment; Voronoi diagram; k nearest neighbor query; spatial database;
【摘要】 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性扫描算法和基于R树的k近邻查询算法。
【英文摘要】 K-nearest neighbor query is one of the most important queries in spatial database. K-nearest neighbor query has important applications in the content similarity search, pattern recognition and geographic information systems. Existing k-nearest neighbor query is the query based on the point. The line segment k-nearest neighbor queries are put forward.That is finding k line segments whose distances to query point are the nearest. The algorithm of line segment k NN query based on Voronoi diagram is proposed an...
【基金】 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(No.12521442)
【更新日期】 2015-10-15
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 1引言k近邻(k Nearest Neighbor,k NN)查询是空间数据库中最重要的操作之一,空间数据库的k NN查询问题已经得到了广泛研究且提出了多种算法[1-9]。文献[1]中提出了一种分支界限的算法,用来搜索存储在R树中的空间数据点。算法的主要步骤如下。第1步,一个保持有序的缓冲器,使它最

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