【摘 要】
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路网中的k近邻查询（k Nearest Neighbor,kNN）返回距离查询点路径距离最短的k个兴趣点（Point Of Interest,POI）,是基于位置服务（Location Based Services,LBS）的重要技术之一,因此受到广大学者的关注和研究。目前路网中kNN查询的方法大体可分为两类,一类是无索引结构的在线扩展方式,多采用类似于Dijkstra的扩展方式,需要大量的在线计
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路网中的k近邻查询（k Nearest Neighbor,kNN）返回距离查询点路径距离最短的k个兴趣点（Point Of Interest,POI）,是基于位置服务（Location Based Services,LBS）的重要技术之一,因此受到广大学者的关注和研究。目前路网中kNN查询的方法大体可分为两类,一类是无索引结构的在线扩展方式,多采用类似于Dijkstra的扩展方式,需要大量的在线计算。另一类是针对kNN查询特点建立索引结构,需要预计算结点的最短路径和大量存储空间。现有方法关注的重点都是单个查询的响应效率,而实际应用中,大量的查询请求中,存在一部分位置相同或相近的查询,查询结果也相同或相近,使得利用这些历史结果来辅助回答新的查询请求成为可能。针对kNN查询的特点,本文重点研究了基于历史结果缓存的路网kNN查询处理优化方法。提出了共享检测模型,利用历史kNN结果的路径计算共享前缀结点,使更多结点能够共享历史kNN结果,提高了缓存结果的利用率;提出基于哈希的缓存存储结构,既保证存储详细的历史结果又支持高效的查询;为了在节省缓存空间的同时,尽可能地提高历史结果的复用率,提出了缓存收益模型,基于共享检测以及查询统计信息来计算得到缓存收益,进而有选择性地存储历史kNN结果;在缓存空间受限的情况下,为了提高缓存的命中率,提出了基于收益模型的缓存构建和更新算法,更新缓存中kNN的历史结果。为了验证本文所提的kNN历史查询结果缓存方法及复用技术的有效性和高效性,本文基于真实路网中,将所提的基于缓存的k近邻查询算法（Cache based kNN,CBkNN）与不采用缓存技术的在线扩展算法INE（Incremental Network Expansion）和基于缓存的MkNN（Multiple kNN）进行了大量的对比。实验结果表明,CBkNN算法比不使用缓存的INE的算法快40%,CBkNN比使用缓存的MkNN算法查询响应时间少20%。
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