Eftersom en uppsättning objekt P och en frågepunkt q, en k närmaste granne (k-NN) fråga hämtar k objekt i P som ligger närmast q. Även om problemet är välstuderad för statiska datauppsättningar, de traditionella metoderna inte sträcker sig till mycket dynamiska miljöer där flera kontinuerliga frågor kräver realtidsresultat, och både objekt och frågor får frekventa platsuppdateringar. I detta dokument föreslår vi konceptuell partitionering (CPM), en omfattande teknik för effektiv övervakning av kontinuerliga NN-frågor. CPM uppnår låg körtid genom att hantera platsuppdateringar endast från objekt som faller i närheten av någon fråga (och ignorera resten). Det kan användas med flera, statiska eller rörliga frågor, och det gör inga antaganden om objektet rörliga mönster. Vi analyserar CPM:s prestanda och visar att det överträffar de aktuella toppmoderna algoritmerna för alla probleminställningar. Slutligen utökar vi vårt ramverk till aggregat NN (ANN) frågor, som övervakar de dataobjekt som minimerar det aggregerade avståndet med avseende på en uppsättning frågepunkter (t.ex. objekt med den minsta summan av avstånd till alla frågepunkter).
Slutligen Mouratidis et al. REF införde konceptuell partitionering som arkiverar en bättre prestanda än de tidigare tillvägagångssätten genom att hantera uppdateringar från objekt som ligger i närheten av frågan.
Conceptual partitioning: an efficient method for continuous nearest neighbor monitoring
{'venue': "SIGMOD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}