【摘 要】
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在建树过程中,R树存在最小边界矩形之间重叠的现象。当数据量较大时,重叠现象尤为严重,基于R树最近邻查询算法的性能急剧恶化。针对该问题,利用空间填充曲线的降低维度特性和
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金(F200601)资助
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在建树过程中,R树存在最小边界矩形之间重叠的现象。当数据量较大时,重叠现象尤为严重,基于R树最近邻查询算法的性能急剧恶化。针对该问题,利用空间填充曲线的降低维度特性和数据聚类特性,提出一种基于网格划分最近邻查询算法。该算法将整个数据空间划分成大小相等、互不重叠的网格,对网格中的点进行线性排序之后,只需要访问查询点所在网格中的点及其周边邻近网格中的点,就能够获得最近邻。在Hilbert曲线、Z曲线和Gray曲线上实现3种最近邻查询算法,在映射算法和数据聚类特性上实验比较3种曲线之间的性能差异。实验结果表明,算法的查询性能明显优于顺序扫描算法和基于R树的最近邻查询算法。
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