空间数据库中的反k近邻查询方法
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 确定性数据下 RkNN 的研究 | 第12-16页 |
| 1.3.2 不确定性数据下 RkNN 研究 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 论文组织 | 第18-19页 |
| 第2章 基础知识 | 第19-25页 |
| 2.1 基本概念 | 第19页 |
| 2.2 空间数据库的索引技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 R 树 | 第20页 |
| 2.2.2 R 树的变体 | 第20-21页 |
| 2.3 不确定数据 | 第21-23页 |
| 2.3.1 产生的原因 | 第21页 |
| 2.3.2 数据模型 | 第21-23页 |
| 2.4 空间数据库常见的查询 | 第23-25页 |
| 2.4.1 确定数据下的查询 | 第23-24页 |
| 2.4.2 不确定数据下的查询 | 第24-25页 |
| 第3章 GRKNN：组反 k 近邻查询的研究 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 相关知识 | 第25-27页 |
| 3.2.1 RN 树 | 第25-26页 |
| 3.2.2 最小覆盖圆 | 第26-27页 |
| 3.3 问题定义 | 第27页 |
| 3.4 剪枝策略 | 第27-33页 |
| 3.4.1 基于位置关系的剪枝 | 第28-30页 |
| 3.4.2 基于 MBR 节点关系的剪枝 | 第30-31页 |
| 3.4.3 剪枝算法 | 第31-33页 |
| 3.5 核实算法 | 第33-34页 |
| 3.6 实验结果 | 第34-37页 |
| 3.7 本章总结 | 第37-39页 |
| 第4章 概率阈值 RkNN 在不确定数据下的研究 | 第39-54页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 基本定义 | 第40-42页 |
| 4.3 概率阈值 RkNN 处理 | 第42-51页 |
| 4.3.1 区域剪枝 | 第43-47页 |
| 4.3.2 过滤算法 | 第47-48页 |
| 4.3.3 概率剪枝 | 第48-49页 |
| 4.3.4 概率剪枝算法 | 第49-51页 |
| 4.4 核实阶段 | 第51页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 硕士学习期间发表学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
