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文檔簡介
1、聚合近鄰查詢(ANN)在空間數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)絡環(huán)境中是一個相對比較新的操作。與傳統(tǒng)的只有一個查詢結點的kNN查詢相比,ANN具有多個查詢結點,由于查詢點的數(shù)目以及它們在數(shù)據(jù)庫空間中分布的任意性,使得ANN查詢比只有一個查詢點的kNN查詢復雜得多。 實際應用中聚合近鄰查詢的種類繁多,包括求最大值(要查找所有目標對象P中的對象到查詢集Q的最大距離中的最小值),最小值(查找所有目標對象p中距離查詢集Q最小距離的最小值),差值運算(目標對象
2、到查詢集中的各個查詢點的距離之差要符合一個特定條件)等等,對于這些運算在ANN求和查詢算法中并不能夠有效地解決。而這些聚合運算在實際生活中是應用廣泛而又重要的一種運算。尤其對于差值聚合運算,以及在此運算上變化得到的聚合運算,在實際中可以為很多行業(yè)提供合理分配資源的依據(jù)。 本文提出了一種基于多查詢點的差值聚合近鄰查詢,在ANN求和查詢方法中提出的將多個查詢點分布于一個MBR的算法并不適用于此類差值查詢。根據(jù)單查詢點的YPK-CNN
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