【摘 要】
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为满足k路径近邻查询的实时性要求,运用预计算思想提出了基于NNlists的BNNL算法,通过在用户当前位置和目的地节点进行双向Dijkstra扩展得到两点间的最短路径,再通过对最短路径上的路网节点预计算的m近邻进行优化处理,最终得到正确的k路径近邻。该方法提高了k路径近邻查询的查询速度,尤其适用于兴趣点密度较大、k值较大的情况。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60970123）
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为满足k路径近邻查询的实时性要求,运用预计算思想提出了基于NNlists的BNNL算法,通过在用户当前位置和目的地节点进行双向Dijkstra扩展得到两点间的最短路径,再通过对最短路径上的路网节点预计算的m近邻进行优化处理,最终得到正确的k路径近邻。该方法提高了k路径近邻查询的查询速度,尤其适用于兴趣点密度较大、k值较大的情况。
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