Problemet med K-Nearest Neighbor search (kNN) har undersökts utförligt tidigare på grund av dess breda användningsområde. I detta dokument studerar vi detta problem i samband med suddiga objekt som har odeterministiska gränser. Fuzzy objekt spelar en viktig roll på många områden, såsom biomedicinska bilddatabaser och GIS. Befintlig forskning om fuzzy objekt fokuserar främst på att modellera grundläggande fuzzy objekttyper och operationer, vilket lämnar behandlingen av mer avancerade frågor såsom kNN fråga orörd. I detta dokument föreslår vi två nya typer av kNN-frågor för fuzzy objekt, Ad-hoc kNN fråga (AKNN) och Range kNN fråga (RKNN), för att hitta k närmaste objekt som kvalificerar vid en sannolikhetströskel eller inom ett sannolikhetsintervall. För effektiv AKN-frågebehandling optimerar vi den grundläggande bäst-första sökalgoritmen genom att härleda mer exakta approximationer för avståndsfunktionen mellan suddiga objekt och frågeobjektet. För att förbättra RKN-sökningens prestanda utvecklas effektiva beskärningsregler för att avsevärt minska sökutrymmet och ytterligare påskynda kandidatförfiningsprocessen. Effektiviteten i våra föreslagna algoritmer samt optimeringstekniker verifieras med en omfattande uppsättning experiment med både syntetiska och verkliga dataset.
Spatial frågor såsom närmaste granne frågor över suddiga objekt har nyligen studerats REF.
K-nearest neighbor search for fuzzy objects
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}