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面向空间文本对象的反向最近邻查询算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1. 绪论第11-16页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
        1.2.1 最近邻查询第12-13页
        1.2.2 反向最近邻查询第13页
        1.2.3 反向空间文本查询第13-14页
        1.2.4 移动查询第14页
    1.3 研究内容和论文结构第14-15页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 论文结构第15页
    1.4 本章小节第15-16页
2. 基础知识和技术第16-22页
    2.1 最近邻查询的分类及定义第16-17页
        2.1.1 最近邻查询第16页
        2.1.2 k近邻查询第16-17页
        2.1.3 其他最近邻查询第17页
    2.2 反向最近邻查询的定义及性质第17-19页
        2.2.1 反向最近邻查询的定义第17-18页
        2.2.2 反向最近邻查询的性质第18-19页
    2.3 R-tree及其变体第19-20页
        2.3.1 R-树第19-20页
        2.3.2 R~*-树第20页
    2.4 Voronoi图第20-21页
        2.4.1 Voronoi图的定义第20-21页
        2.4.2 Voronoi图的性质第21页
    2.5 本章小结第21-22页
3. 静态单一标签对象的最大化双色反向k近邻查询第22-36页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 问题模型第23-25页
        3.2.1 符号定义第23-24页
        3.2.2 方法模型第24-25页
    3.3 解决方案第25-31页
        3.3.1 文本聚类第25-28页
        3.3.2 索引结构第28页
        3.3.3 决策准则第28-29页
        3.3.4 算法第29-31页
    3.4 基于MBR节点的剪枝第31-32页
    3.5 算法性能验证第32-35页
        3.5.1 查询准确率第32-33页
        3.5.2 变换k的取值第33-34页
        3.5.3 变换α的取值第34页
        3.5.4 变换|L|的取值第34页
        3.5.5 变换|U|的取值第34-35页
    3.6 本章小结第35-36页
4. 静态空间文本对象的最大化双色反向k近邻查询第36-50页
    4.1 引言第36页
    4.2 问题模型第36-40页
        4.2.1 问题定义与几何性质第37-38页
        4.2.2 问题分析第38-39页
        4.2.3 支配关系第39-40页
    4.3 解决方案第40-45页
        4.3.1 构建V区域第40-42页
        4.3.2 确定支配关系第42-43页
        4.3.3 自适应方法第43-44页
        4.3.4 MaxBRkNN-VDM算法第44-45页
    4.4 剪枝优化第45-46页
    4.5 算法性能验证第46-49页
        4.5.1 变换k的取值第46-47页
        4.5.2 变换w_s、w_t的取值第47页
        4.5.3 变换∈取值第47-48页
        4.5.4 变换tr(ψ,q.ψ)的取值第48页
        4.5.5 变换网格阈值Grid_(min)第48-49页
    4.6 本章小结第49-50页
5. 面向动态空间文本对象的查询方法第50-61页
    5.1 引言第50页
    5.2 模型设计第50-54页
        5.2.1 MOST-GRID模型第50-52页
        5.2.2 划分空间网格第52页
        5.2.3 构建空间索引第52-53页
        5.2.4 位置更新策略第53-54页
    5.3 面向动态空间文本对象的MaxBRkNN查询算法第54-57页
        5.3.1 DTLUS策略第55页
        5.3.2 评价标准第55-56页
        5.3.3 MaxBRkNN-MO查询算法第56-57页
    5.4 实验结果与分析第57-60页
        5.4.1 实验内容与设置第57-58页
        5.4.2 实验结果与分析第58-60页
    5.5 本章小节第60-61页
6. 总结与展望第61-63页
    6.1 研究总结第61页
    6.2 研究展望第61-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-71页
附录第71页

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