基于不确定数据的top-k概率相互最近邻查询  

Top-k probabilistic mutual nearest neighbor query on uncertain data

作　　者：梁瑜[1] 张剡[1] 周嵩[1] 柏文阳[1] 

机构地区：[1]南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093

出　　处：《计算机应用研究》2011年第7期2485-2487,2491,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60721002);国家"863"计划资助项目(2007AA01Z178)

摘　　要：不确定数据上的概率相互最近邻查询具有重要的实际应用,针对目前关于这方面的研究尚少,提出了不确定数据上的概率相互最近邻的top-k查询算法。首先对问题进行描述与定义,其次总结可行的裁剪规则,从而裁剪查询对象中未计算的实例点。通过实验表明,该算法能有效地降低最近邻查询中的I/O开销,提高查询的响应速度。Probabilistic mutual nearest neighbors query has important practical applications,but there are few researches about this problem so far.This paper proposed an algorithm to find the top-k probabilistic mutual nearest neighbors on uncertain data.First,described and formalized the problem.Second,proposed some pruning rules to cut some instances that were not need to be accessed in the query object.As the experimental results show that this algorithm can reduce the I/O cost effectively,and improve the response speed.

关 键 词：空间查询 不确定数据 概率相互最近邻 反向最近邻 查询处理 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]