基于VAR~*树的反向最近邻查询技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 空间数据库基础知识 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·空间数据 | 第15-19页 |
| ·空间数据的概念 | 第15-16页 |
| ·空间数据的特征 | 第16-17页 |
| ·空间数据库 | 第17-19页 |
| ·空间索引 | 第19-22页 |
| ·空间索引的概念 | 第19-20页 |
| ·空间索引的分类 | 第20-22页 |
| ·空间查询 | 第22-24页 |
| ·空间查询的分类 | 第22-23页 |
| ·常用的空间查询方法 | 第23页 |
| ·最近邻查询和反向最近邻查询 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 VAR~*树索引结构的构建 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·VAR 树的索引结构 | 第25-28页 |
| ·R 树 | 第25-27页 |
| ·VA-File | 第27-28页 |
| ·VAR 树 | 第28页 |
| ·VAR~*树索引结构的构建 | 第28-34页 |
| ·SR 树 | 第29页 |
| ·原始数据的量化压缩 | 第29-31页 |
| ·对近似数据构造索引结构 | 第31-32页 |
| ·VAR~*树的结构 | 第32-33页 |
| ·VAR~*树的插入和删除 | 第33-34页 |
| ·VAR~*树的优点 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于VAR~*树的最近邻查询 | 第35-44页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·最近邻查询 | 第35-40页 |
| ·基于VAR~*树的最近邻算法 | 第40-43页 |
| ·查询点与近似数据和MBR 之间的距离 | 第40-41页 |
| ·VAR~*NN 算法 | 第41-42页 |
| ·VAR~*NN 算法的理论证明 | 第42页 |
| ·VAR~*KNN 算法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于VAR~*树的反向最近邻查询 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·反向最近邻查询 | 第44-48页 |
| ·VAR~*RNN 算法 | 第48-50页 |
| ·VAR~*RNN 算法的理论证明 | 第50页 |
| ·VAR~*RNN 的插入算法 | 第50-51页 |
| ·VAR~*RNN 的删除算法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 实验验证 | 第53-59页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·VAR~*树索引结构的实验验证 | 第53-54页 |
| ·VAR~*RNN 算法的实验验证 | 第54-57页 |
| ·VAR~* NN 算法的实验验证 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
