会议专题

基于时空同现挖掘技术的FNRB-Tree

  FNR-Tree利用2D R-Tree和1D R-Tree的结构,很好地结合了时间和空间的索引。但是随着索引数据量的增多,R- Tree本身的两个问题凸显出来(1)更新效率不高;(2)查询效率不高。本文在考虑了移动对象的时空同现的模式基础上,提出了一种对FNR- Tree优化的索引树FNRB - Tree,对于相同时间具有相同子轨迹的移动对象进行了按照路段的索引合并,从而达到了对FNR-Tree进行批量更新的效果。实验结果表明,FNRB - Tree在大数据量的情况下,(1)更新效率进行了提高;(2)对于邻近查询的响应时间更短。

FNR-Tree FNRB-Tree 时空同现

黄照鹤 戴健

南阳理工学院计算机网络中心,河南南阳473004 中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心,北京100190

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2012-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)