路网中基于四叉树的移动对象k近邻查询技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 欧式空间下KNN查询研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 路网空间下KNN查询研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 研究目标及主要内容 | 第15页 |
| 1.5 本文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关概念及技术 | 第17-31页 |
| 2.1 空间数据库 | 第17-18页 |
| 2.2 空间索引 | 第18-24页 |
| 2.2.1 简单网格索引 | 第18-20页 |
| 2.2.2 R树索引 | 第20-22页 |
| 2.2.3 四叉树索引 | 第22-24页 |
| 2.3 k近邻查询技术 | 第24-29页 |
| 2.3.1 CPM算法 | 第24-26页 |
| 2.3.2 S-GRID算法 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 四叉树中矩形更新机制 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基本定义 | 第31-33页 |
| 3.2.1 存储移动对象信息 | 第32页 |
| 3.2.2 存储近邻矩形信息 | 第32页 |
| 3.2.3 存储顺序 | 第32-33页 |
| 3.3 新矩形的近邻矩形信息获取方法 | 第33-39页 |
| 3.3.1 不继承 | 第34-35页 |
| 3.3.2 完全继承 | 第35-36页 |
| 3.3.3 部分继承 | 第36-39页 |
| 3.4 近邻矩形的近邻信息更新方法 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于四叉树增量扩展的k近邻查询算法 | 第41-51页 |
| 4.1 新搜索区域的近邻矩形计算方法 | 第41-43页 |
| 4.1.1 计算新搜索区域 | 第41-42页 |
| 4.1.2 计算增量外扩部分完全包含的矩形 | 第42-43页 |
| 4.2 搜索区域扩展算法 | 第43-46页 |
| 4.3 路网中基于搜索区域扩展的k近邻查询算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 网络模型 | 第47页 |
| 4.3.2 道路网络拓展算法 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 实验与性能分析 | 第51-59页 |
| 5.1 实验环境 | 第51页 |
| 5.2 实验数据集 | 第51-53页 |
| 5.3 实验方案与性能分析 | 第53-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文及参与的科研项目 | 第67页 |
