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一种频繁查询在汽车导航系统中找到k最近的邻居(kNN)给定查询的对象(如汽车)使用的实际道路网络地图。与道路网络(网络空间),对象之间的距离取决于他们的网络连接,它是计算成本计算对象之间的距离(如最短路径)。在本文中,我们提出一个新颖的方法来有效地、准确地评估k神经网络在移动信息系统查询,使用空间网络数据库。方法使用一阶泰森多边形法图和迪杰斯特拉算法。这种方法是基于分区一个大网络小泰森多边形法区域,然后整个地区并不是预先计算的距离。只通过网络通过执行计算边界点的邻近地区,我们每object-pair之间避免全球的预先估计。实证实验与真实世界的数据表明,我们建议的解决方案优于方法是基于在线距离计算了一个数量级。此外,我们的方法具有更好的响应时间比基于预先估计的方法。