【摘 要】
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传统的Hilbert Packed R-树是利用Hilbert值对空间实体依次进行压缩,算法简单快速,然而空间位置上邻近的空间实体的Hilbert值并不一定相邻,使得在数据分布不均匀时,查询效率
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传统的Hilbert Packed R-树是利用Hilbert值对空间实体依次进行压缩,算法简单快速,然而空间位置上邻近的空间实体的Hilbert值并不一定相邻,使得在数据分布不均匀时,查询效率开始下降;递归聚类的算法虽然解决了以上问题,但是它计算复杂,而且容易造成R-树的不平衡,以至降低了存储利用率和检索的效率。文中对两种方法加以综合,提出了一种新的批量加载R-树的算法—HilCluster。实验结果表明,新算法不仅继承了Hilbert Packed R-树构造过程时间消耗低、存储利用率高的优点,还使得
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