基于概念划分的Top-k空间偏好查询算法

摘要：

Top-k空间偏好查询根据空间对象周围的特征性质对空间对象进行等级评价,并返回具有最高等级评价的k个空间对象.现有的Top-k空间偏好查询算法大多利用R树结构为空间特征数据建立索引.考虑使用网格索引组织二维空间数据,并提出基于概念划分的Top-k空间偏好查询算法,本文分别设计实现了基于范围查询和NN查询两种方式的Top-k空间偏好查询算法TopRAN-G与TopNN-G.通过真实数据集测试结果表明算法TopRAN-G与TopNN-G能够结合网格索引的优点,对Top-k空间偏好查询请求进行快速准确的处理.与基于R树索引的传统算法相比,查询效率有较大提高.

关键词： 数据挖掘 Top-k空间偏好查询 网格索引 概念划分 R树索引

作者: 刘俊岭 姜超 孙焕良

作者单位: 沈阳建筑大学计算中心 沈阳 110168 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 19-22,39

在线出版日期: 2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）