| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-41页 |
| ·研究背景及意义 | 第18-20页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第20-35页 |
| ·空间查询处理 | 第20-32页 |
| ·最近邻查询 | 第23-26页 |
| ·反最近邻查询 | 第26-27页 |
| ·空间连接查询 | 第27-28页 |
| ·最近对查询 | 第28-29页 |
| ·Skyline查询 | 第29-32页 |
| ·历史移动对象轨迹查询处理 | 第32-35页 |
| ·区域查询 | 第33页 |
| ·基于轨迹查询 | 第33-34页 |
| ·k(≥1)最近邻查询 | 第34页 |
| ·相似轨迹查询 | 第34-35页 |
| ·不确定轨迹查询 | 第35页 |
| ·存在的问题 | 第35-36页 |
| ·本文研究目标和研究内容 | 第36-39页 |
| ·研究目标 | 第36页 |
| ·研究内容 | 第36-39页 |
| ·本文结构组织 | 第39-40页 |
| ·几个缩写的说明 | 第40-41页 |
| 第二章 基于最佳优先的并行最近邻查询 | 第41-69页 |
| ·引言 | 第41-43页 |
| ·定义和问题特性 | 第43-47页 |
| ·并行的最近邻查询算法 | 第47-53页 |
| ·剪枝策略 | 第47-48页 |
| ·算法描述 | 第48-50页 |
| ·算法示例 | 第50-52页 |
| ·算法分析 | 第52-53页 |
| ·并行的k最近邻查询算法 | 第53-59页 |
| ·剪枝策略 | 第53-54页 |
| ·算法描述 | 第54-56页 |
| ·算法示例 | 第56-58页 |
| ·算法分析 | 第58-59页 |
| ·实验评估 | 第59-68页 |
| ·实验设置 | 第59-60页 |
| ·并行的最近邻查询算法实验结果 | 第60-63页 |
| ·并行的k最近邻查询算法实验结果 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第三章 基于多磁盘环境的并行Skyline查询 | 第69-81页 |
| ·引言 | 第69-71页 |
| ·基本的并行Skyline查询算法 | 第71-73页 |
| ·算法描述 | 第71-72页 |
| ·算法分析 | 第72-73页 |
| ·改进的并行Skyline查询算法 | 第73-76页 |
| ·基于支配检查的剪枝策略 | 第73-74页 |
| ·算法描述 | 第74-76页 |
| ·算法分析 | 第76页 |
| ·实验评估 | 第76-80页 |
| ·实验设置 | 第76-77页 |
| ·实验结果 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 存储最佳的分支界限Skyline查询 | 第81-92页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·分支界限Skyline查询算法 | 第82-83页 |
| ·基于支配检查的剪枝策略 | 第83-85页 |
| ·改良的分支界限Skyline查询算法 | 第85-87页 |
| ·算法描述 | 第85-86页 |
| ·算法分析 | 第86-87页 |
| ·实验评估 | 第87-91页 |
| ·实验设置 | 第87-88页 |
| ·实验结果 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 历史移动对象轨迹的kNN和HCkNN查询 | 第92-119页 |
| ·引言 | 第92-94页 |
| ·距离度量 | 第94-96页 |
| ·剪枝策略 | 第96-98页 |
| ·点的k最近邻查询算法 | 第98-100页 |
| ·算法描述 | 第98-99页 |
| ·算法分析 | 第99-100页 |
| ·轨迹的k最近邻查询算法 | 第100-103页 |
| ·算法描述 | 第100-103页 |
| ·算法分析 | 第103页 |
| ·k最近列表的更新 | 第103-107页 |
| ·点的历史连续k最近邻查询算法 | 第107-108页 |
| ·轨迹的历史连续k最近邻查询算法 | 第108-110页 |
| ·实验评估 | 第110-117页 |
| ·实验设置 | 第110-111页 |
| ·距离度量的计算方法实验结果 | 第111-112页 |
| ·点的k最近邻查询算法实验结果 | 第112-114页 |
| ·轨迹的k最近邻查询算法实验结果 | 第114-115页 |
| ·点的历史连续k最近邻查询算法实验结果 | 第115-117页 |
| ·轨迹的历史连续k最近邻查询算法实验结果 | 第117页 |
| ·本章小结 | 第117-119页 |
| 第六章 相互的最近邻查询 | 第119-141页 |
| ·引言 | 第119-121页 |
| ·问题陈述 | 第121-124页 |
| ·相互的最近邻查询定义 | 第121-123页 |
| ·相互的最近邻查询特性 | 第123-124页 |
| ·基本算法 | 第124-127页 |
| ·算法描述 | 第124-126页 |
| ·算法分析 | 第126-127页 |
| ·改进算法 | 第127-136页 |
| ·利用批量区域查询算法 | 第127-129页 |
| ·利用批量最近邻查询算法 | 第129-131页 |
| ·利用带有剪枝的最近邻查询算法 | 第131-134页 |
| ·利用带有剪枝的反最近邻查询算法 | 第134-136页 |
| ·实验评估 | 第136-140页 |
| ·实验设置 | 第136-137页 |
| ·实验结果 | 第137-140页 |
| ·本章小结 | 第140-141页 |
| 第七章 历史移动对象轨迹的CkNN和HCCkNN查询 | 第141-168页 |
| ·引言 | 第141-143页 |
| ·问题陈述 | 第143-145页 |
| ·点的受限k最近邻查询算法 | 第145-151页 |
| ·两步骤算法 | 第145-147页 |
| ·基于深度优先算法 | 第147-150页 |
| ·基于最佳优先算法 | 第150-151页 |
| ·轨迹的受限k最近邻查询算法 | 第151-154页 |
| ·基于深度优先算法 | 第151-154页 |
| ·基于最佳优先算法 | 第154页 |
| ·点的历史连续受限k最近邻查询算法 | 第154-157页 |
| ·基于深度优先算法 | 第155-156页 |
| ·基于最佳优先算法 | 第156-157页 |
| ·轨迹的历史连续受限k最近邻查询算法 | 第157-160页 |
| ·基于深度优先算法 | 第157-159页 |
| ·基于最佳优先算法 | 第159-160页 |
| ·实验评估 | 第160-167页 |
| ·实验设置 | 第160-161页 |
| ·点的受限k最近邻查询算法实验结果 | 第161-163页 |
| ·轨迹的受限k最近邻查询算法实验结果 | 第163-164页 |
| ·点的历史连续受限k最近邻查询算法实验结果 | 第164-166页 |
| ·轨迹的历史连续受限k最近邻查询算法实验结果 | 第166-167页 |
| ·本章小结 | 第167-168页 |
| 第八章 历史移动对象轨迹的MNN和HCMNN查询 | 第168-196页 |
| ·引言 | 第168-171页 |
| ·问题陈述 | 第171-172页 |
| ·点的相互最近邻查询算法 | 第172-181页 |
| ·简单算法 | 第172-176页 |
| ·重用一个堆算法 | 第176-178页 |
| ·重用两个堆算法 | 第178-179页 |
| ·带有剪枝的重用两个堆算法 | 第179-181页 |
| ·轨迹的相互最近邻查询算法 | 第181-182页 |
| ·点的历史连续相互最近邻查询算法 | 第182-187页 |
| ·简单算法 | 第182-184页 |
| ·带有剪枝的重用两个堆算法 | 第184-187页 |
| ·轨迹的历史连续相互最近邻查询算法 | 第187页 |
| ·实验评估 | 第187-194页 |
| ·实验设置 | 第187-189页 |
| ·点的相互最近邻查询算法实验结果 | 第189-190页 |
| ·轨迹的相互最近邻查询算法实验结果 | 第190-192页 |
| ·点的历史连续相互最近邻查询算法实验结果 | 第192-193页 |
| ·轨迹的历史连续相互最近邻查询算法实验结果 | 第193-194页 |
| ·本章小结 | 第194-196页 |
| 第九章 总结与展望 | 第196-201页 |
| ·本文完成的主要研究工作及成果 | 第196-197页 |
| ·本文主要的创新点 | 第197-199页 |
| ·进一步的研究工作 | 第199-201页 |
| 参考文献 | 第201-219页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第219-221页 |
| 致谢 | 第221页 |