| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 空间数据研究需求迫切 | 第15-16页 |
| 1.1.2 空间数据研究面临挑战 | 第16-18页 |
| 1.2 研究问题及目标 | 第18-22页 |
| 1.2.1 最优点查询问题 | 第18-20页 |
| 1.2.2 最优点查询算法研究的科学问题 | 第20-22页 |
| 1.2.3 研究目标 | 第22页 |
| 1.3 研究内容 | 第22-26页 |
| 1.3.1 欧氏二维空间下最优点查询 | 第22-23页 |
| 1.3.2 欧氏三维空间下最优点查询 | 第23页 |
| 1.3.3 服务设施点容量限制的欧氏空间最优点查询 | 第23-24页 |
| 1.3.4 欧氏及路网空间中组合最优点查询研究 | 第24-26页 |
| 1.4 论文结构组织 | 第26-27页 |
| 第2章 空间数据索引与查询综述 | 第27-37页 |
| 2.1 空间数据基本索引研究 | 第27-29页 |
| 2.1.1 树形空间数据索引 | 第28页 |
| 2.1.2 基于空间填充曲线的高维空间数据索引 | 第28-29页 |
| 2.1.3 度量空间索引 | 第29页 |
| 2.2 空间数据查询研究 | 第29-31页 |
| 2.2.1 基于目标分类的查询 | 第29-31页 |
| 2.2.2 基于场景分类的查询 | 第31页 |
| 2.3 最优点查询问题研究 | 第31-36页 |
| 2.3.1 基本的OLS查询 | 第32-34页 |
| 2.3.2 组合OLS查询 | 第34-35页 |
| 2.3.3 受场景约束的OLS查询 | 第35-36页 |
| 2.4 其他技术领域的研究现状 | 第36-37页 |
| 第3章 欧氏二维空间下双色反向最近邻最大化的最优点查询 | 第37-52页 |
| 3.1 研究动机 | 第37-38页 |
| 3.2 欧氏二维空间下双色反向最近邻最大化问题描述 | 第38-39页 |
| 3.3 OptRegion算法描述 | 第39-45页 |
| 3.3.1 扫描线算法 | 第39-42页 |
| 3.3.2 基于象限划分的剪枝算法 | 第42-44页 |
| 3.3.3 OptRegion算法 | 第44-45页 |
| 3.4 OptRegion算法分析 | 第45-47页 |
| 3.5 实验评估 | 第47-51页 |
| 3.5.1 基于象限划分的剪枝算法的效果 | 第48页 |
| 3.5.2 二维空间中双色反向最近邻最大化查询算法效率比较 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 欧氏三维空间下双色反向最近邻最大化的最优点查询 | 第52-74页 |
| 4.1 研究动机 | 第52-53页 |
| 4.2 欧氏三维空间下双色反向最近邻最大化问题描述 | 第53-55页 |
| 4.3 3D-OptRegion算法描述 | 第55-63页 |
| 4.3.1 相交弧 | 第55-56页 |
| 4.3.2 扫描平面算法 | 第56-57页 |
| 4.3.3 基于三维空间划分的上界限估算 | 第57-58页 |
| 4.3.4 细粒度划分剪枝算法 | 第58-63页 |
| 4.4 3D-OptRegion算法分析 | 第63-66页 |
| 4.4.1 3D-OptRegion算法时间复杂度分析 | 第63-64页 |
| 4.4.2 3D-OptRegion算法准确度分析 | 第64页 |
| 4.4.3 上界限估算算法的准确度分析 | 第64-66页 |
| 4.5 实验评估 | 第66-71页 |
| 4.5.1 实验环境设置 | 第67页 |
| 4.5.2 参数k对实验结果的影响 | 第67-68页 |
| 4.5.3 三维空间中双色反向最近邻最大化查询算法的性能测试 | 第68-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-74页 |
| 第5章 容量约束场景下双色反向最近邻最大化的最优点查询 | 第74-109页 |
| 5.1 研究动机 | 第74-78页 |
| 5.2 容量约束场景下双色反向最近邻最大化的最优点查询问题描述 | 第78-82页 |
| 5.2.1 双色反向最近邻最大化查询 | 第78-81页 |
| 5.2.2 容量约束场景下双色反向最近邻最大化查询 | 第81-82页 |
| 5.2.3 服务点的静态分配 | 第82页 |
| 5.3 基础算法描述 | 第82-90页 |
| 5.3.1 权重计算的详细步骤 | 第84-86页 |
| 5.3.2 maxWeight计算方法 | 第86-87页 |
| 5.3.3 CCMB算法 | 第87-90页 |
| 5.4 优化算法 | 第90-97页 |
| 5.4.1 渐进式算法 | 第91-96页 |
| 5.4.2 基于象限划分的剪枝算法 | 第96-97页 |
| 5.5 算法分析 | 第97-100页 |
| 5.5.1 和其他方法的对比 | 第97-99页 |
| 5.5.2 时间复杂度分析 | 第99页 |
| 5.5.3 算法评价 | 第99-100页 |
| 5.6 实验评估 | 第100-104页 |
| 5.6.1 算法对比 | 第101-103页 |
| 5.6.2 算法扩展性对比 | 第103页 |
| 5.6.3 算法准确性对比 | 第103-104页 |
| 5.7 本章小结 | 第104-109页 |
| 第6章 欧氏空间和路网下的组合最优点查询 | 第109-142页 |
| 6.1 研究动机 | 第109-112页 |
| 6.2 欧氏空间和路网下的组合最优点查询问题描述 | 第112-114页 |
| 6.3 GOAL算法描述 | 第114-129页 |
| 6.3.1 聚类 | 第114-115页 |
| 6.3.2 基于网格划分的覆盖集合合并 | 第115-119页 |
| 6.3.3 基于所有覆盖集合对的合并 | 第119-126页 |
| 6.3.4 路网下的GOAL算法 | 第126-129页 |
| 6.4 GOAL算法分析 | 第129-132页 |
| 6.4.1 聚类算法的选择 | 第129页 |
| 6.4.2 GOAL算法结果的最优性 | 第129-131页 |
| 6.4.3 GOAL算法时间复杂度分析 | 第131-132页 |
| 6.5 实验评估 | 第132-138页 |
| 6.5.1 聚类参数对算法效果的影响 | 第133-134页 |
| 6.5.2 算法之间的比较 | 第134-137页 |
| 6.5.3 路网下算法效果 | 第137-138页 |
| 6.6 本章小结 | 第138-142页 |
| 第7章 总结和展望 | 第142-145页 |
| 7.1 总结 | 第142-143页 |
| 7.2 展望 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 作者简历 | 第154-156页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第156页 |
