原文服务方: 科技与创新       
摘要:
第三方地图API功能的增强给地图应用的搭建提供了便利,但是在地图应用中,经常会遇到海量空间点数据的显示问题.那么如何在有限的可视区域内利用最小的区域显示最全面的信息,同时又不产生影响地图可视化效果的重叠覆盖,就需要利用地图标记点聚簇技术.重点研究了采用KD-Tree的分层贪心聚簇算法,并基于OpenLayers API实现了该算法,对比分析该算法与基于距离的标记点聚簇算法在处理大量数据点时的运行效果.
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分簇
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 分层贪心聚簇算法研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 海量空间点数据 聚簇算法 OpenLayers API KD-Tree
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 科技前沿
研究方向 页码范围 43-45
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.01.043
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 陈建华 成都理工大学地球物理学院 31 191 8.0 13.0
2 王炳乾 成都理工大学地球科学学院 3 1 1.0 1.0
3 许开行 成都理工大学地球物理学院 3 0 0.0 0.0
4 卢健 成都理工大学地球物理学院 3 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
海量空间点数据
聚簇算法
OpenLayers API
KD-Tree
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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