På grund av den ökande populariteten för platsbaserade tjänster inomhus har datahantering inomhus uppmärksammats under de senaste åren. Vi observerar dock att de befintliga teknikerna för indexering och frågebehandling för inomhusutrymmen inte till fullo utnyttjar inomhusutrymmenas egenskaper. Följaktligen ger de under par prestanda vilket gör dem olämpliga för stora inomhusanläggningar med hög frågebörda. I detta dokument föreslår vi två nya index som kallas Indoor Partitioning Tree (IPTree) och Vivid IP-Tree (VIP-Tree) som är noggrant utformade genom att utnyttja egenskaperna hos inomhusanläggningar. De föreslagna indexen är lätta, har små förbearbetningskostnader och ger nästan optimala prestanda för kortaste avstånd och kortaste sökvägar. Vi presenterar också effektiva algoritmer för andra rumsliga frågor såsom k närmaste grannar frågor och räckvidd frågor. Vår omfattande experimentella studie av verkliga och syntetiska datauppsättningar visar att våra föreslagna index överträffar de befintliga algoritmerna med flera storleksordningar.
Shao och så vidare. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF påpekar att de befintliga teknikerna för indexering och frågebehandling för inomhusutrymmen inte till fullo utnyttjar inomhusutrymmenas egenskaper.
VIP-Tree: An Effective Index for Indoor Spatial Queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}