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基于时空同现挖掘技术的FNRB-Tree
黄照鹤 ; 戴健
刊名小型微型计算机系统
2012
卷号33期号:12页码:2636-2641
关键词FNR-Tree FNRB-Tree 时空同现
ISSN号1000-1220
其他题名fnrb-tree:based on spatial-temporal co-occurrence mining technique
中文摘要FNR-Tree利用2D R-Tree和1D R-Tree的结构,很好地结合了时间和空间的索引.但是随着索引数据量的增多,R-Tree本身的两个问题凸显出来(1)更新效率不高;(2)查询效率不高.本文在考虑了移动对象的时空同现的模式基础上,提出了一种对FNR-Tree优化的索引树FNRB-Tree,对于相同时间具有相同子轨迹的移动对象进行了按照路段的索引合并,从而达到了对FNR-Tree进行批量更新的效果.实验结果表明,FNRB-Tree在大数据量的情况下,(1)更新效率进行了提高;(2)对于邻近查询的响应时间更短.
英文摘要FNR-Tree (Fixed Network R-Tree) is a spatial-temporal indexing tree which combines 2D R-Tree and 1D R-Tree structure.However,with the increasing amount of spatial-temporal data,two inherent R-Tree problems become even more prominent:(1) update costly; (2) query costly. In this paper,we improve FNR-Tree with spatial-temporal co-occurrence mining technique and cluster parallel moving objects in the same road segment together in FNR-Tree to construct FNRB-Tree (Fixed Network R-Tree with Buckets). Experimental results show that in the case of a large mount spatial-temporal data,FNRB-Tree has two following advantages: (1) update efficiency improved; (2) better support for neighboring query.
学科主题Computer Science (provided by Thomson Reuters)
收录类别CNKI ; WANFANG ; CSCD
资助信息国家自然科学基金项目(91124001)资助|国家自然科学基金面上项目(60970030)资助
语种中文
CSCD记录号CSCD:4709932
公开日期2013-09-17
内容类型期刊论文
源URL[http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/15291]  
专题软件研究所_软件所图书馆_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
黄照鹤,戴健. 基于时空同现挖掘技术的FNRB-Tree[J]. 小型微型计算机系统,2012,33(12):2636-2641.
APA 黄照鹤,&戴健.(2012).基于时空同现挖掘技术的FNRB-Tree.小型微型计算机系统,33(12),2636-2641.
MLA 黄照鹤,et al."基于时空同现挖掘技术的FNRB-Tree".小型微型计算机系统 33.12(2012):2636-2641.
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