空间数据库中线段聚集最近邻查询方法研究

发布时间：2023-04-03 04:05

　　近年来,随着全球定位技术、互联网移动研究迅猛的发展,对于基于位置信息服务的需求逐渐增加,空间数据查询技术的重要性逐渐凸显。在空间数据库查询技术中,近邻查询占据很重要的地位。但现有的近邻查询方法无法有效的处理实际生活中基于线段对象的全部查询需求,复杂环境下基于线段的近邻查询成为了一个难点问题。目前,现有的学术研究方案无法有效解决路网环境及障碍环境下的线段聚集最近邻查询问题,因此本文重点解决空间数据库中基于路网环境以及障碍环境的线段聚集最近邻查询方法。首先,研究了路网环境下基于网络线段Voronoi图的线段聚集最近邻查询方法。在过滤过程中,基于网络线段Voronoi图的性质和网络线段影响区域的特性有针对性的裁剪不可能成为查询结果的数据线段从而得到候选集合。在精炼过程中,根据线段间位置关系进而计算出线段间的距离,进一步得到查询结果,提升了查询效率。进一步,针对障碍环境下线段k聚集最近邻查询问题,提出了基于线段Voronoi图的障碍环境下线段k聚集最近邻查询方法。在过滤过程根据线段障碍距离的定义、障碍环境下线段k聚集最近邻定义以及线段Voronoi图的性质,有针对性的裁剪不可能成为查询结果的数...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的目的及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 聚集最近邻查询问题研究现状
        1.2.2 路网环境下最近邻查询问题研究现状
        1.2.3 障碍环境下最近邻查询问题研究现状
    1.3 课题的来源及研究内容
        1.3.1 课题来源
        1.3.2 课题的主要研究内容
第2章 空间近邻查询技术概述
    2.1 空间最近邻查询概念
        2.1.1 聚集最近邻查询概述
        2.1.2 线段最近邻查询概述
    2.2 Voronoi图概述
        2.2.1 基于点的Voronoi图
        2.2.2 基于线段的 Voronoi 图
    2.3 本章小结
第3章 路网环境下的线段聚集最近邻查询方法
    3.1 基础定义与性质
    3.2 过滤阶段
        3.2.1 聚集函数f=sum
        3.2.2 聚集函数f=max
        3.2.3 聚集函数f=min
    3.3 精炼阶段
    3.4 实验比较与分析
    3.5 本章小结
第4章 障碍环境下线段k聚集最近邻查询方法
    4.1 基础定义与性质
    4.2 过滤阶段
        4.2.1 聚集函数f=sum
        4.2.2 聚集函数f=max
        4.2.3 聚集函数f=min
    4.3 精炼阶段
    4.4 实验比较与分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
致谢



本文编号：3780623