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摘要:
针对不确定数据下的大规模连续k近邻查询请求,基于不确定移动对象连续k近邻查询的Rate方法,提出高效的基于多核多线程的并行查询处理框架.根据查询对象的运动速度与相对位置确定查询请求间是否采用查询复用,确定查询复用时的距离边界.提出密度网格扩展的多线程数据分发方法,解决了负载均衡问题,将空间位置相邻的查询请求划分到同一线程,提高查询复用率.通过多线程间的内存共享机制,对计算过的移动对象的预测区域实现计算复用.在大规模交通数据集上验证了所提算法的有效性与查询性能,相比传统的Rate方法,所提并行算法的加速比可达37.
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文献信息
篇名 基于多线程的不确定移动对象连续k近邻查询
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 k近邻查询 不确定移动对象 查询预测 查询复用 多线程
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 自动化技术
研究方向 页码范围 142-150
页数 9页 分类号 TP391
字数 8311字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2018.01.019
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 宋鹏 烟台大学计算机与控制工程学院 12 42 4.0 6.0
2 齐建鹏 烟台大学计算机与控制工程学院 5 18 3.0 4.0
3 于彦伟 烟台大学计算机与控制工程学院 8 35 4.0 5.0
4 王创存 烟台大学计算机与控制工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
k近邻查询
不确定移动对象
查询预测
查询复用
多线程
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期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
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