【摘 要】
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基于路网距离的多源Skyline查询在地图服务中广泛使用。但现有的Skyline查询方法对于复杂的路网距离计算效率低下,并且随着查询点数量的增加,查询结果集变得过于庞大,无法为用户提供精简有效的查询结果。为了提高查询结果的有效性和查询效率,提出一种基于最小聚合距离的倒排索引Skyline查询算法,该算法对道路网建立QG-tree索引,提高聚合距离的计算效率。同时对兴趣点集建立倒排索引,结合剪枝策略
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目(2021B0101200002); 深圳职业技术学院科研项目(6022312044K,6021271004K);
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基于路网距离的多源Skyline查询在地图服务中广泛使用。但现有的Skyline查询方法对于复杂的路网距离计算效率低下,并且随着查询点数量的增加,查询结果集变得过于庞大,无法为用户提供精简有效的查询结果。为了提高查询结果的有效性和查询效率,提出一种基于最小聚合距离的倒排索引Skyline查询算法,该算法对道路网建立QG-tree索引,提高聚合距离的计算效率。同时对兴趣点集建立倒排索引,结合剪枝策略对兴趣点进行检索,减少聚合距离计算和支配判定的开销,有效地提高查询效率。最后,在真实道路网上的实验表明,所提出的算法效率比现有算法DSR和N3S快1~3个数量级,可以有效地处理道路网环境下多源Skyline查询问题。
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