I detta papper studerar vi en ny form av kontinuerliga närmaste granne frågor i närvaro av hinder, nämligen kontinuerlig blockerade närmaste granne (CONN) sökning. Den tar hänsyn till effekterna av hinder på avståndet mellan objekt, som ignoreras av de flesta rumsliga frågor. Med tanke på en datauppsättning P, ett hinder som O, och en frågelinje segment q i ett tvådimensionellt utrymme, en CONN fråga hämtar närmaste granne till varje punkt på q enligt den blockerade avståndet, dvs den kortaste vägen mellan dem utan att korsa några hinder. Vi formulerar CONN-sökning, analyserar dess unika egenskaper och utvecklar algoritmer för exakt CONN-frågebehandling, förutsatt att både P och O indexeras av konventionella data-partitioning index (t.ex., R-trees). Våra metoder hanterar CONN hämtning genom att utföra en enda fråga för hela frågesegmentet, och endast bearbeta de datapunkter och hinder som är relevanta för slutresultatet, via ett nytt koncept av styrpunkter och en effektiv split point beräkningsalgoritm. Dessutom utökar vi vår lösning för att hantera den kontinuerliga blockerade k-nearest granne (COkNN) sökning, som hittar k (≥ 1) närmaste grannar till varje punkt längs q baserat på blockerade avstånd. En omfattande experimentell utvärdering med både verkliga och syntetiska datauppsättningar har genomförts för att visa effektiviteten och effektiviteten hos våra föreslagna algoritmer.
Samtidigt, Kontinuerlig obstructed Nearest Neighbor Query REF hämtar närmaste granne med avseende på det blockerade avståndet, dvs den kortaste vägen utan att korsa några hinder.
Continuous obstructed nearest neighbor queries in spatial databases
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}