| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 确定的移动对象K近邻查询研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 不确定的移动对象K近邻查询研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 并行连续K近邻查询研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究思路与创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容与组织结构 | 第16-18页 |
| 2 面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 问题定义 | 第18-19页 |
| 2.3 不确定数据的K近邻预测 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基于最大最小速度的位置预测 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于速度变化率的位置预测 | 第21-22页 |
| 2.3.3 不确定移动对象K近邻预测算法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于模糊可能度判定的K近邻排序 | 第23-26页 |
| 2.5 实验与结果 | 第26-30页 |
| 2.5.1 实验数据与测试方法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 正确性评估 | 第27-28页 |
| 2.5.3 性能评估 | 第28-30页 |
| 2.6 小结 | 第30-31页 |
| 3 基于多核多线程的不确定移动对象连续K近邻查询算法 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 问题定义 | 第32页 |
| 3.3 基于多线程的K近邻并行查询算法 | 第32-39页 |
| 3.3.1 多线程K近邻并行查询框架 | 第33页 |
| 3.3.2 邻近查询对象间的查询复用 | 第33-36页 |
| 3.3.3 负载均衡的多线程K近邻查询 | 第36-39页 |
| 3.4 实验与结果 | 第39-43页 |
| 3.4.1 实验数据与测试方法 | 第39-40页 |
| 3.4.2 正确性评估 | 第40页 |
| 3.4.3 性能评估 | 第40-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 4 基于Storm的移动对象连续K近邻实时查询分布式算法 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 Apache Storm介绍 | 第45-48页 |
| 4.2.1 Storm架构 | 第45-46页 |
| 4.2.2 Storm数据模型 | 第46-48页 |
| 4.3 问题定义 | 第48页 |
| 4.4 基于Storm的连续K近邻实时查询分布式算法 | 第48-52页 |
| 4.4.1 连续K近邻实时查询分布式算法框架 | 第49页 |
| 4.4.2 基于网格的分发方法 | 第49-52页 |
| 4.4.3 基于Storm的连续K近邻实时查询算法 | 第52页 |
| 4.5 实验与结果 | 第52-57页 |
| 4.5.1 实验数据与测试方法 | 第53-54页 |
| 4.5.2 正确性评估 | 第54-55页 |
| 4.5.3 性能评估 | 第55-57页 |
| 4.6 小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 附录一 表目录 | 第67-68页 |
| 附录二 图目录 | 第68-69页 |
