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摘要:
时空标签轨迹在传统的时空轨迹数据基础之上融入了具有语义含义的标签信息,丰富了移动对象数据.针对该数据提出k近邻模式匹配查询,即在给定时间区间内匹配相应的模式且距离查询轨迹最近的k条轨迹.设计并实现标签R树(LR-Tree),即增加标签表并在R树每项中添加标签位图,及基于LR-Tree的k近邻模式匹配查询算法.通过真实数据和合成数据将LR-Tree与3DR-Tree、SETI及TB-Tree进行对比,实验表明LR-Tree具有更好的剪枝能力,从而验证了所提算法及索引的有效性.
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文献信息
篇名 基于时空标签轨迹的k近邻模式匹配查询
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 时空标签轨迹 k近邻算法 模式匹配 索引
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 112-122
页数 11页 分类号 TP311
字数 7241字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2018063
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦小麟 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 175 1597 20.0 30.0
2 许建秋 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 14 32 4.0 5.0
3 梁珺秀 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 3 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
时空标签轨迹
k近邻算法
模式匹配
索引
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
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2-676
1980
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