基于实体密度的位置服务中kNN查询和连接方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 空间数据管理技术研究进展 | 第19-29页 |
| 2.1 LBS发展现状 | 第19-21页 |
| 2.2 空间数据索引技术现状 | 第21-23页 |
| 2.3 空间数据查询技术研究进展 | 第23-27页 |
| 2.3.1 kNN查询技术研究进展 | 第23-25页 |
| 2.3.2 分布式kNN连接技术研究进展 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于实体密度的DR树与kNN查询方法 | 第29-51页 |
| 3.1 实际问题描述 | 第29-31页 |
| 3.2 DR树的建立过程 | 第31-36页 |
| 3.3 分裂算法对密度值的影响 | 第36-42页 |
| 3.3.1 R树与R~*树分裂算法的效果 | 第36-40页 |
| 3.3.2 DR树分裂算法 | 第40-42页 |
| 3.4 基于DR树的范围查询 | 第42-45页 |
| 3.5 基于DR树的kNN查询方法 | 第45-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于QR树的分布式kNN连接方法 | 第51-67页 |
| 4.1 问题的提出 | 第51-52页 |
| 4.2 基于QR树的数据分块方法 | 第52-60页 |
| 4.3 分布式kNN连接方法 | 第60-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 系统实现与实验 | 第67-85页 |
| 5.1 系统架构、功能与实现平台配置 | 第67-69页 |
| 5.2 DR树的密度表达能力 | 第69-74页 |
| 5.3 基于密度的范围查询性能 | 第74-76页 |
| 5.4 基于DR树的kNN查询性能 | 第76-80页 |
| 5.5 分布式kNN连接优化算法性能 | 第80-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 工作总结 | 第85-86页 |
| 6.2 研究展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 简历与科研成果 | 第94-95页 |
