可伸缩的增量连续k近邻查询处理

被引：10

作者：

廖巍

熊伟

王钧

景宁

钟志农

机构：

[1] 国防科学技术大学电子科学与工程学院

[2] 国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙

来源：

软件学报 | 2007年 / 02期

关键词：

连续k近邻查询; TPR树; SI-CNN框架; SI-CNN算法; 增量处理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对基于TPR树(time-parameterized R-tree)索引的大量并发CKNN(continuous k-nearest neighbor)查询处理,提出了一种可伸缩的增量连续k近邻查询处理(scalable processing of incremental continuous k-nearest neighbor queries,简称SI-CNN)框架,通过引入搜索区域进行预裁剪以减少查询更新所需要的TPR树节点访问代价,并引入了增量结果表以保存候选对象,批量地更新查询结果集,具有良好的可伸缩性.基于SI-CNN框架提出了一种增量更新的SI-CNN查询处理算法,能够基于上次查询结果增量的更新查询,支持查询集合中加入或删除查询和移动对象数据集的插入、删除等动态更新操作.实验结果与分析表明,基于SI-CNN框架的SI-CNN算法可以很好地支持大量并发的CKNN查询处理,具有良好的实用价值.

引用

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