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空间数据库K最接近对查询算法的研究

岳昌华  
【摘要】: 目前,空间数据库已广泛地应用于地理信息系统(GIS)、医学图像和计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)等多个领域。由于其庞大的空间数据量以及空间物标、空间查询的高度复杂性,空间查询成为空间数据库应用的难点和研究热点。 所谓K最接近对查询(K-CPQ),就是在两个空间数据集中进行检索查询,以得到距离最接近的K个物标对。K-CPQ是空间连接查询和最近邻查询的结合体,它既可以像连接查询给出所有的待选物标对,也可以像最近邻查询,依据裁剪原则和更新策略查找距给定物标最近的物标。K-CPQ在决策制定和数据挖掘等方面有重要的应用。 本文针对空间数据库在约束条件下的K最接近对查询算法开展研究,拟解决约束空间中的空间数据搜索和匹配问题: 首先,本文分析了空间数据和空间索引的特点、空间存取机制的基本需求,分析常用的空间索引技术,重点分析了R树索引技术; 其次,面向水上空间数据组织与管理,分析了S-57数据组织结构,在建立水上空间数据库逻辑结构的基础上,建立R树空问索引; 再次,针对K最接近对查询问题中的主树剪裁策略和更新策略,给出基于距离排序递归算法、平面扫描递归算法和平面扫描迭代算法的约束下K最接近对查询算法。算法能够动态地调整距离阈值,对搜索路径进行裁剪,避免不必要的计算量。 最后,对给出的三种约束下K最接近对查询算法进行了评价。


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