【摘 要】
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近年来移动设备和GPS技术快速发展,带有时间、文本、位置等信息的兴趣点大量产生。在地理信息系统平台的支持下,空间位置查找在数据库领域受到广泛地关注。最佳区域查找(BRS)作为一种重要的位置查找问题,能够为用户返回满足目标函数的区域。近年来,学者们已经对BRS进行了大量的研究。本文考虑对象的移动性,针对路网上的BRS监测及连续查找问题进行研究。首先,针对数据流环境中的对象,提出路网上最佳区域的监测M
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近年来移动设备和GPS技术快速发展,带有时间、文本、位置等信息的兴趣点大量产生。在地理信息系统平台的支持下,空间位置查找在数据库领域受到广泛地关注。最佳区域查找(BRS)作为一种重要的位置查找问题,能够为用户返回满足目标函数的区域。近年来,学者们已经对BRS进行了大量的研究。本文考虑对象的移动性,针对路网上的BRS监测及连续查找问题进行研究。首先,针对数据流环境中的对象,提出路网上最佳区域的监测MBRS。MBRS问题要求根据数据流中对象的位置信息,返回不同时刻的最优解,可以帮助解决很多现实生活中的查找问题,比如,人流监测和交通分析。本文提出解决MBRS问题的朴素方法,并在预处理操作的基础上提出有效的裁剪策略和基于分支定界的算法更新不同时刻的结果。其次,针对路网上连续移动的对象,提出路网上连续的最佳区域查找Co-BRS。Co-BRS问题要求在每个最优解可能会发生改变的时间点重新查找最佳区域。本文提出三种事件作为将连续时间离散化的标准,并在每个离散时刻实时更新对象的位置及状态。除此之外,为了尽可能地减少更新过程中的空间查找区域和需要处理的对象,提出具有裁剪作用的存储结构和增量更新算法。最后,通过对不同数据集上的实验结果进行分析,验证本文所提算法的有效性和可行性。
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