【摘 要】
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针对路网数据存储数据量较大、常规查询算法效率较低的问题,将存储技术与查询算法相结合,提出利用4-叉树结构对路网数据进行均匀划分的最近邻查询算法。首先根据兴趣点使用Vo
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61806004),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2015A130)
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针对路网数据存储数据量较大、常规查询算法效率较低的问题,将存储技术与查询算法相结合,提出利用4-叉树结构对路网数据进行均匀划分的最近邻查询算法。首先根据兴趣点使用Voronoi图将空间划分为多个相邻空间单元,利用空间均分法对整个空间区域分区,使每个分区包含若干个空间单元;再使用4-叉树结构创建内存索引数据,降低最近邻查询的数据范围;最后采用OSM(open street map)官网的路网数据进行分区查询实验验证。结果表明,与传统迭代切分法和折半分割法相比,建立在结构化分区上的最近邻查询算法可大大提高路网
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