Sammanfattning Med det ökande antalet mobila applikationer blir dataanalys på stora uppsättningar historiska rörliga objekt banor allt viktigare. Närmaste grannsökning är ett grundläggande problem i rumsliga och spatiotemporala databaser. I denna uppsats, vi anser följande problem: Med tanke på en uppsättning rörliga objekt banor D och en frågebana mq, hitta k närmaste grannar till mq inom D för varje ögonblick av tid inom livstiden av mq. Vi antar att D är indexerad i ett 3D-R-träd och använder en filter-och-raffinaderi strategi. Filtret steg passerar indexet och skapar en ström av så kallade enheter (linjära bitar av en bana) som en superuppsättning av de enheter som krävs för att bygga resultatet av frågan. Förfining steg bearbetar en beställd ström av enheter och bestämmer bitar av enheter som bildar det exakta resultatet. För att stödja filtret steg, för varje nod p i indexet, vid förbehandling en tidsberoende täckning funktion C p (t) beräknas som är antalet banor representerade i p närvarande vid tiden t. Inom filtret steg, sofistikerade datastrukturer används för att hålla reda på de aggregerade täckningar av noderna som hittills setts i index traversal för att möjliggöra beskärning. Dessutom är R-tree index byggt på ett speciellt sätt för att få täckning funktioner som är effektiva för beskärning. Som ett resultat av detta får man en mycket effektiv kNN-algoritm för att flytta data och frågetecken som överträffar de två konkurrerande algoritmerna med bred marginal. Genomförandet av de nya algoritmerna och de konkurrerande teknikerna görs också tillgängligt. Algoritmer kan användas i ett system
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. föreslagna algoritmer för att hitta k-NNs till mq inom D för varje ögonblick av tid inom livslängden för mq givet en uppsättning rörliga objekt banor D och en frågebana mq REF.
Efficient k-nearest neighbor search on moving object trajectories
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}