【摘 要】
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提出一种基于自调节网格索引的反向最近邻查询（RNNQ）算法,将空间划分为大小相等的网格单元,每个单元作为一个桶存储移动对象,采用基于桶内对象数目和网格几何特征的剪枝策略减
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70771110）
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提出一种基于自调节网格索引的反向最近邻查询（RNNQ）算法,将空间划分为大小相等的网格单元,每个单元作为一个桶存储移动对象,采用基于桶内对象数目和网格几何特征的剪枝策略减少反向最近邻查询所需访问的节点。查询点周围单元桶内对象过多时进行二次网格划分,减小节点访问代价。实验结果表明,该算法具有良好的查询性能,优于基于TPR树索引的RNNQ算法。
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