Med tanke på två rumsliga dataset P (t.ex., anläggningar) och Q (queries), en aggregerad närmaste granne (ANN) fråga hämtar punkt(er) av P med den minsta aggregerade avstånd(er) till punkter i Q. Förutsatt, till exempel, n användare på platser q 1,. .. q n, en ANN fråga utdata anläggningen p  på P som minimerar summan av avstånd  och pq i  på 1 ≤ i ≤ n som användarna måste resa för att möta där. På samma sätt kan en annan ANN fråga rapportera punkten p  på P som minimerar det maximala avstånd som en användare måste resa, eller det minsta avståndet från någon användare till hans/hennes närmaste anläggning. Om Q passar in i minnet och P indexeras av ett R-träd, utvecklar vi algoritmer för aggregat närmaste grannar som fångar flera versioner av problemet, inklusive viktade frågor och inkrementell rapportering av resultat. Sedan analyserar vi deras prestanda och föreslår kostnadsmodeller för frågeoptimering. Slutligen utökar vi våra tekniker för disk-bofasta frågor och ungefärlig ANN hämtning. Algoritmernas effektivitet och kostnadsmodellernas noggrannhet utvärderas genom omfattande experiment med verkliga och syntetiska dataset.
För en uppsättning frågepunkter, den aggregerade närmaste granne (ANN) fråga REF hämtar objektet som minimerar ett aggregerat avstånd till frågepunkterna.
Aggregate nearest neighbor queries in spatial databases
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}