摘要

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现有的组最近邻查询方法主要将空间中数据对象抽象为点或线段进行处理。但在现实应用中,仅仅将空间对象抽象为点或者线段,往往会影响查询的精度及效率。针对现有的组最近邻查询方法无法直接有效地处理混合数据组最近邻查询的不足,提出空间数据库中混合数据组最近邻查询方法。首先提出了混合数据Voronoi图的概念和性质。接着基于混合数据Voronoi图对混合数据集进行剪枝,针对查询对象数量为1和查询对象数量大于1的情况分别给出了相应的剪枝算法。利用所提的剪枝算法能有效去除不可能成为结果的数据对象,得到候选集合。在精炼过程中根据各个数据对象之间的位置关系给出相应的距离计算方法,通过比较候选集中数据对象到各个查询对象的距离之和,最终得到正确的查询结果。理论研究和实验表明,所提算法能够准确、有效地处理混合数据组最近邻查询问题。

关键词： 地理信息系统; 空间数据库; 组最近邻; 混合数据; 混合数据Voronoi图

随着基于位置服务的不断发展,空间数据库在交通路网系统、地理信息系统、决策支持系统等领域具有重要意义。近邻查询问题是当今数据库技术的热点,查询的结果通常是满足查询要求的空间数据或数据集合。最近邻查询[1,

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网站标题：空间数据库中混合数据组最近邻查询-创新互联
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