【摘 要】
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最近十年以来,移动互联网得到了快速的发展并产生了巨大的变革,也引发了各种移动设备的快速普及。同时移动设备上的各种应用也在不断的丰富和改变着我们的生活。在各类应用中
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最近十年以来,移动互联网得到了快速的发展并产生了巨大的变革,也引发了各种移动设备的快速普及。同时移动设备上的各种应用也在不断的丰富和改变着我们的生活。在各类应用中,基于位置的服务(Location-Based Service)就是其中很重要的一类。而LBS中一个经典的查询模式就是Top-K查询,即根据用户所在的位置,查询出某类POI点中最近的K个结果,例如:查找出计算机学院周围最近的K个银行。目前Top-K查询方面已有不少研究工作,但是普遍存在两点不足:1、查询大多基于直线距离,无法基于道路网距离排序;2、无法支持海量数据级别的查询。为了解决道路网Top-K查询问题,本文首先分析了现有算法优缺点。其次结合实际应用,提出了一个基于平衡K叉树的道路网索引结构DS-Tree。DS-Tree通过对道路网的划分以及预处理等工作,能提高To p-K查询时的效率。本文证明了该索引的正确性,并分析了建立索引的空间和时间效率。与此同时,为了适应大数据环境下的道路网查询需求,本文研究了Map Reduce环境下DS-Tree索引的建立与更新方法。最后结合实验对比,验证了算法的正确性和效率。
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