Sammanfattning Ny forskning har fokuserat på Kontinuerlig K-Nearest Neighbor (CKNN) fråga över flytta objekt i vägnät. En CKN-fråga är att hitta bland alla rörliga objekt K-Nearest Neighbors (KNNs) för en rörlig frågepunkt inom ett givet tidsintervall. När dataobjekten rör sig ofta och godtyckligt i vägnät, gör de täta uppdateringarna av objektplatser det komplicerat att bearbeta CKNN exakt och effektivt. I detta dokument, enligt den relativa rörliga situationen mellan de rörliga objekten och frågepunkten, presenteras en Moving State of Object (MSO) modell för att ange det relativa rörliga tillståndet för objektet till frågepunkten. Med hjälp av denna modell föreslår vi en ny objektkandidatalgoritm (OCP) för att kraftigt minska den repetitiva frågekostnaden med beskärningsfas och raffineringsfas. I beskärningsfasen exkluderas de dataobjekt som inte kan vara NN:s frågeresultat inom det givna tidsintervallet. I raffineringsfasen bestäms tidsdelintervallen för det givna tidsintervallet där de särskilda KNN-förfrågans resultat erhålls. Omfattande experiment genomförs och resultaten verifierar de föreslagna metodernas effektivitet.
Fläkt et al. REF föreslår en OCP-algoritm baserad på objektmodellens rörliga tillstånd.
Continuous K-Nearest Neighbor processing based on speed and direction of moving objects in a road network
{'venue': 'Telecommunication systems', 'journal': 'Telecommunication systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}