道路网中基于RRN-Tree的CKNN查询

摘要：

现有针对基于道路网络的CKNN查询研究,主要是将道路网络以路段和节点的形式进行建模,转化成基于内存的有向/无向图,该模型存在2个问题:一个是道路网络中路段数据量大,导致索引结构分支过多、移动对象更新频繁;另一个是图表示方法不能很好地处理十字路口转向、U型转弯等交通规则.针对此问题,提出道路网中基于RRN-Tree的移动对象CKNN查询算法,包括索引结构设计和移动对象查询算法设计,采用路线对道路网建模,基于网络边扩展方式,实现复杂条件下的道路网络CKNN查询.实验结果表明,在各种网络密度和兴趣点对象分布密度下,与经典的IMA/GMA算法相比,基于RRN-Tree索引方法的查询性能提高1.5倍～2.13倍.

关键词：道路网络、连续K最近邻查询、RRN树、扩展网络边、K近邻监测区、兴趣点分布密度

所属期刊栏目：40

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项基金资助项目DL12AB02;国家“863”计划基金资助项目2012AA102003-2;国家林业局公益性行业科研专项基金资助项目201104037

在线出版日期：2014-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：306-311