文件名称:
大k不确定数据概率RkNN查询的高效算法
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文件大小: 314kb
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上传时间: 2021-03-26
详细说明：近年来，对不确定数据的查询引起了人们的广泛关注，对于基于位置服务（LBS）的不确定数据的概率反向k邻居查询具有重要的意义。 但是，相关的研究还不成熟。 概率反向k最近邻（PRkNN）请求查询。反向k邻居查询点，并且概率大于给定的阈值。 现有研究的主要问题是，当k值较大时，查询效率的降低是明显的。 在本文中，我们针对k较大的PRkNN提出了一种称为PRCLU的算法，包括修剪阶段和验证阶段。 修剪阶段用最小的圆包围不确定的数据，对区域进行修剪，然后依次进行概率修剪策略。 实验结果表明，当k较大时，PRCLU算法优于其他类似方法。
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