【摘 要】
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k-最近对查询是空间数据库中重要操作之一．在低维空间中基于R^＊树分枝限界最近对查询算法（k-self—CPQ）和Brute—Force算法的查询效率较高，而在高维空间中其性能急剧恶化，降低空间
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,齐齐哈尔大学计算机科学与技术系,哈尔滨150080齐齐哈尔大学计算机科学与技术系齐齐哈尔161006哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F00-06)
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k-最近对查询是空间数据库中重要操作之一．在低维空间中基于R^＊树分枝限界最近对查询算法（k-self—CPQ）和Brute—Force算法的查询效率较高，而在高维空间中其性能急剧恶化，降低空间维度成为解决问题的关键．依据Z曲线构造过程，将高维空间分割成大小相等的网格，以此将网格中的点映射到线性空间中．提出了基于网格划分的降维方法及最小网格概念，给出了基于Z曲线近似k-最近对查询算法．利用最小网格的边长，算法优化线性扫描过程．实验结果表明在高维空间中算法性能优于Brute—Fore和k—self—CPQ，
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