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道路网络中基于方向关系约束的CKNN查询
被引量：
4
1
作者
孙海龙
王霓虹
王春艳
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第12期50-56,共7页
针对位置服务应用中，基于道路网络的移动对象连续K最近邻（ CKNN ）查询实时响应速度慢的问题，提出基于方向关系约束的移动对象CKNN查询算法CDR-CKNN。采用锥形模型建立方向关系表示模型，将查询中的方向关系谓词转化为开放图形，作为...
针对位置服务应用中，基于道路网络的移动对象连续K最近邻（ CKNN ）查询实时响应速度慢的问题，提出基于方向关系约束的移动对象CKNN查询算法CDR-CKNN。采用锥形模型建立方向关系表示模型，将查询中的方向关系谓词转化为开放图形，作为K最近邻查询的约束条件，快速过滤与查询结果无关的道路边，从而避免查找最近邻对象时对道路网的盲目扩展，缩短查找K最近邻对象的时间。实验结果表明，当道路网络规模增加时， CDR-CKNN算法查询性能比IMA/GMA算法提高2倍~3.3倍，其性能受兴趣点对象分布密度影响较小；采用八方向锥形模型比四方向锥形模型的算法查询效率提高1.5倍~3倍。
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关键词
方向关系模型
方向关系谓词
道路网络
连续k最近邻查询
开放图形
锥形模型
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职称材料
道路网中基于RRN-Tree的CKNN查询
2
作者
孙海龙
王霓虹
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期306-311,共6页
现有针对基于道路网络的CKNN查询研究，主要是将道路网络以路段和节点的形式进行建模，转化成基于内存的有向／无向图，该模型存在2个问题：一个是道路网络中路段数据量大，导致索引结构分支过多、移动对象更新频繁；另一个是图表示方...
现有针对基于道路网络的CKNN查询研究，主要是将道路网络以路段和节点的形式进行建模，转化成基于内存的有向／无向图，该模型存在2个问题：一个是道路网络中路段数据量大，导致索引结构分支过多、移动对象更新频繁；另一个是图表示方法不能很好地处理十字路口转向、U型转弯等交通规则。针对此问题，提出道路网中基于RRN—Tree的移动对象CKNN查询算法，包括索引结构设计和移动对象查询算法设计，采用路线对道路网建模，基于网络边扩展方式，实现复杂条件下的道路网络CKNN查询。实验结果表明，在各种网络密度和兴趣点对象分布密度下，与经典的IMA／GMA算法相比，基于RRN—Tree索引方法的查询性能提高1．5倍-2．13倍。
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关键词
道路网络
连续k最近邻查询
RRN树
扩展网络边
k
近
邻
监测区
兴趣点分布密度
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职称材料
题名
道路网络中基于方向关系约束的CKNN查询
被引量：
4
1
作者
孙海龙
王霓虹
王春艳
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
东北林业大学图书馆
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第12期50-56,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(DL12AB02)
国家"863"计划基金资助项目(2012AA102003-2)
国家林业局公益性行业科研专项基金资助项目(201104037)
文摘
针对位置服务应用中，基于道路网络的移动对象连续K最近邻（ CKNN ）查询实时响应速度慢的问题，提出基于方向关系约束的移动对象CKNN查询算法CDR-CKNN。采用锥形模型建立方向关系表示模型，将查询中的方向关系谓词转化为开放图形，作为K最近邻查询的约束条件，快速过滤与查询结果无关的道路边，从而避免查找最近邻对象时对道路网的盲目扩展，缩短查找K最近邻对象的时间。实验结果表明，当道路网络规模增加时， CDR-CKNN算法查询性能比IMA/GMA算法提高2倍~3.3倍，其性能受兴趣点对象分布密度影响较小；采用八方向锥形模型比四方向锥形模型的算法查询效率提高1.5倍~3倍。
关键词
方向关系模型
方向关系谓词
道路网络
连续k最近邻查询
开放图形
锥形模型
Keywords
directional relation model
directional relation predicate
road networ
k
Continuous
k
Nearest Neighbors （ C
k
NN） query
open shape
cone model
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
道路网中基于RRN-Tree的CKNN查询
2
作者
孙海龙
王霓虹
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第6期306-311,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(DL12AB02)
国家"863"计划基金资助项目(2012AA102003-2)
国家林业局公益性行业科研专项基金资助项目(201104037)
文摘
现有针对基于道路网络的CKNN查询研究，主要是将道路网络以路段和节点的形式进行建模，转化成基于内存的有向／无向图，该模型存在2个问题：一个是道路网络中路段数据量大，导致索引结构分支过多、移动对象更新频繁；另一个是图表示方法不能很好地处理十字路口转向、U型转弯等交通规则。针对此问题，提出道路网中基于RRN—Tree的移动对象CKNN查询算法，包括索引结构设计和移动对象查询算法设计，采用路线对道路网建模，基于网络边扩展方式，实现复杂条件下的道路网络CKNN查询。实验结果表明，在各种网络密度和兴趣点对象分布密度下，与经典的IMA／GMA算法相比，基于RRN—Tree索引方法的查询性能提高1．5倍-2．13倍。
关键词
道路网络
连续k最近邻查询
RRN树
扩展网络边
k
近
邻
监测区
兴趣点分布密度
Keywords
road networ
k
Continuous
k
Nearest Neighbors（C
k
NN） query
RRN-Tree
expand networ
k
edge
k
Nearest Neighbors （
k
NN） monitor area
distribution density of interest point
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
道路网络中基于方向关系约束的CKNN查询
孙海龙
王霓虹
王春艳
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
4
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职称材料
2
道路网中基于RRN-Tree的CKNN查询
孙海龙
王霓虹
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
0
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