基于路網(wǎng)的大規(guī)模移動對象K近鄰快速查詢技術研究與實現(xiàn).pdf

1、基于路網(wǎng)的大規(guī)模移動對象K近鄰查詢技術已經(jīng)在各種基于位置的服務中得到廣泛的應用。但是，現(xiàn)有的相關研究主要存在三方面的問題：1、預計算道路頂點與對象間路網(wǎng)距離的方式無法適應移動對象頻繁的位置變動；2、采用 R-tree及其衍生索引對移動對象進行索引時更新效率不高；3、沒有充分考慮移動對象數(shù)據(jù)分布不均對 K近鄰查詢算法效率的影響。
　　針對上述問題，本文在充分分析現(xiàn)有基于路網(wǎng)的移動對象K近鄰查詢相關研究的基礎上，提出新的索引方案和相應

2、的K鄰近算法，并實現(xiàn)一個完整的基于路網(wǎng)的K近鄰查詢系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容包括：
　?。?）考慮路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的相對不變性，結(jié)合移動對象位置頻繁變更和現(xiàn)實情況中分布不均的特點，采用R-tree和層次網(wǎng)格索引作為算法底層索引結(jié)構(gòu)。利用平衡多叉樹R-tree查詢效率高的特點，對路網(wǎng)這類靜態(tài)數(shù)據(jù)進行索引。利用層次網(wǎng)格索引維護簡單的特性，對移動對象進行索引。同時，利用層次網(wǎng)格索引網(wǎng)格分布反映數(shù)據(jù)疏密分布的特點，在KNN算法中獲取合適大小的KNN

3、查詢范圍。
　?。?）為了實現(xiàn)KNN查詢范圍的快速外擴，每個網(wǎng)格需要實時知道其鄰近網(wǎng)格信息，針對層次網(wǎng)格索引中網(wǎng)格大小不一的特點，設計并實現(xiàn)了層次網(wǎng)格索引的網(wǎng)格通信機制。當網(wǎng)格發(fā)生分裂或合并時，網(wǎng)格的局部分布發(fā)生變化，受影響網(wǎng)格之間進行通信。網(wǎng)格分裂或合并時，新網(wǎng)格利用原網(wǎng)格的鄰近信息結(jié)合相應算法獲取其鄰近信息。同時，考慮網(wǎng)格大小對網(wǎng)格相對位置帶來的影響，執(zhí)行消息過濾算法和消息合成算法實現(xiàn)原網(wǎng)格的鄰近網(wǎng)格的信息更新。
　　（

4、3）在層次網(wǎng)格索引的網(wǎng)格通信機制基礎上，利用查詢范圍外擴前后的鄰近信息相近的特點，設計增量式的KNN查詢范圍外擴算法。基于當前查詢范圍的鄰近網(wǎng)格信息，減去外擴后被包含網(wǎng)格，增加被包含網(wǎng)格的外邊界鄰近網(wǎng)格，實現(xiàn)增量式新查詢范圍鄰近網(wǎng)格的獲取，進而達到合適 KNN查詢范圍快速外擴的效果。最后將上述所有研究內(nèi)容整合到現(xiàn)有的基于R-tree和網(wǎng)格類索引的KNN算法框架中。
　　（4）論文設計了實驗，從索引構(gòu)建成本、KNN查詢效率兩個維度對

5、本文算法進行全面分析。索引構(gòu)建成本維度的相關實驗表明，層次網(wǎng)格索引的網(wǎng)格通信機制的引入，帶來的額外更新操作時間是很小的，足以應對移動對象頻繁的位置變更。KNN查詢效率維度的相關實驗表明：從整體上看，基于本文算法的KNN查詢所需時間比對比算法少得多；根據(jù) KNN查詢算法各階段任務對應的效率指標，可以發(fā)現(xiàn)基于本文的算法能夠獲取更為合適的查詢范圍，減少了不必要的計算。
　?。?）設計和實現(xiàn)了基于路網(wǎng)的大規(guī)模移動對象KNN查詢原型系統(tǒng)。系