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针对大规模空间数据的K-近邻连接查询问题,设计了一种CUDA编程模型下K-近邻连接算法的并行优化方法。将K-近邻连接算法的并行过程分两个阶段:1)对参与查询的数据集P和Q分别建立R-Tree索引;2)基于RTree索引进行KNNJ查询。首先根据结点所在位置划分最小外包框,在CUDA下基于递归网格排序算法创建RTree索引。然后在CUDA下基于R-Tree索引进行KNNJ查询,其中涉及并行求距离和并行距离排序两个阶段:求距离阶段利用每一个线程计算任意两点之间的距离,点与点之间距离的求取无依赖并行;排序阶段将