【摘 要】
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相互最近邻查询(MNN)在决策支持、数据挖掘和模式识别等方面有着重要的应用价值。然而，在实际应用中，用户可能仅仅对某一受限区域内的相互最近邻感兴趣。鉴于此，引入了受限相互最近邻查询(CMNN)，以找到所有位于指定受限区域内的相互最近邻；并提出了一种高效的基于重用的受限相互最近邻查询(RCMNN)算法。真实与合成数据集上的大量实验评估证实了RCMNN算法的有效性和扩展性。
【机 构】
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College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027
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相互最近邻查询(MNN)在决策支持、数据挖掘和模式识别等方面有着重要的应用价值。然而，在实际应用中，用户可能仅仅对某一受限区域内的相互最近邻感兴趣。鉴于此，引入了受限相互最近邻查询(CMNN)，以找到所有位于指定受限区域内的相互最近邻；并提出了一种高效的基于重用的受限相互最近邻查询(RCMNN)算法。真实与合成数据集上的大量实验评估证实了RCMNN算法的有效性和扩展性。
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