【摘 要】
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路网环境下的k最近邻查询方法在地理信息系统、智慧城市、数据挖掘、医疗营救和物流配送等领域都有着较为重要的作用，已有的路网环境下的最近邻查询方法无法直接解决查询对象为点而数据对象为点和线段混合的复杂数据的近邻查询问题，为了弥补已有方法的不足，提出了路网环境下的混合复杂数据的最近邻查询方法。将查询过程分为分三个部分进行查询—预处理、数据集约减和数据集精炼。实验中使用了三种对比算法进行比较，分别测试数据
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路网环境下的k最近邻查询方法在地理信息系统、智慧城市、数据挖掘、医疗营救和物流配送等领域都有着较为重要的作用，已有的路网环境下的最近邻查询方法无法直接解决查询对象为点而数据对象为点和线段混合的复杂数据的近邻查询问题，为了弥补已有方法的不足，提出了路网环境下的混合复杂数据的最近邻查询方法。将查询过程分为分三个部分进行查询—预处理、数据集约减和数据集精炼。实验中使用了三种对比算法进行比较，分别测试数据对象的数量、路网规模的大小对CPU运行时间和I/O代价的影响。理论与实验证明所提算法能有效的处理路网环境
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