一种在空间网络数据库中查找最近ｋ个点对的广度优先方法技术

本发明专利技术属于空间数据库技术领域，具体是一种在空间网络数据库中查找最近ｋ个点对的广度优先方法。在该方法中，输入两个顶点集合Ｓ和Ｔ以及正整数ｋ，以集合Ｓ中每个顶点Ｓｉ作为中心点，以集合Ｔ为查询目标顶点集合，计算每个Ｓｉ的第一个最近邻居，比较这些最近邻居与其中心点的距离，选取距离最小的最近邻居及其中心点作为第一个最近点对；然后查找第一个最近点对的中心点的第二个最近邻居，选取距离第二小的作为第二个最近点对；重复以上过程直到找到第ｋ个最近点对。通过上述的广度优先查找顺序，既能找到距离最小的ｋ个点对，又大大减少了查找过程中最近邻居的查找次数，从而降低了在查找过程中对空间网络的顶点和边的访问次数，加快了查找速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于空间数据库
，具体涉及。
技术介绍
近年来，随着无线通讯技术、地理信息系统特别是定位技术的发展，以及计算机信 息处理能力的提高，空间数据库在现实中得到了很好的应用，成为了当今的研究热点之一， 其发展前景被广泛看好。在空间数据库中，数据的存储是基于存储对象的空间地理位置信息而进行组织 的，所进行的查询也是与查询对象的空间地理位置信息有关的空间查询。作为空间数据库 中最常见的空间查询之一，最近k个点对查询是，对输入两个数据集合S和T，S的每个元素 与T的每个元素构成点对，计算这些点对的距离，选取最小的k个返回。在现有的最近k个点对的查询方法中，大多数方法都是针对欧氏几何空间环境下 的空间数据库而提出的。在欧氏几何空间环境下，点与点之间的距离是直线距离，而在空间 网络环境下，点与点之间的距离是由两点在网络中的最短路径距离决定的，因此针对欧氏 几何空间环境下的查询方法无法直接应用到空间网络环境下。在空间网络环境下，现有的 最近k个点对查找方法是以深度优先方法进行查找的，由于该方法在查找过程中会找出很 多冗余的点对，因此对空间网络的顶点和边的访问量很大，导致查找速度很慢。因此亟需要 对此方法进行改进，以提高查找速度。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对空间网络数据库中最近k个点对的问题，提出一种广度优先 的方法，以提高查找速度。本专利技术提出的查找方法，通过以广度优先的查找顺序，既保证了最终查找的点对 是最近的k个，又减少了查找过程中对空间网络的顶点和边的访问次数，加快了查找速度。首先对一些基本概念进行定义定义1.网络(G)表示顶点(vertex)之间邻接关系的拓扑结构，由顶点集合(V) 以及顶点之间的边的集合(E)构成。定义2.两点间距离(distance)两点之间最短路径的长度。定义3.最近邻居(NN)对输入的查询点(或中心点)q和查询目标集合S= {Si， S2，…，Sn}，在S中找出与q之间距离最小的顶点Si，Si即为q的最近邻居(q. NN)。 定义4.点对及点对距离对顶点集合S和T，S中的顶点Si与T中的顶点Tj构成 点对(Si，Tj)，Si与Tj之间的距离为点对(Si，Tj)的距离。 定义5.最近k个点对对顶点集合S和T，在所有点对中取距离最小的k个，称这 k个点对为S和T的最近k个点对。定义6.集合大小|S| 集合S所包含元素的个数。根据以上定义，对于输入的顶点集合S和T，S = {Sl,S2,-,Sm},T = {T1，T2，…， Τη}，本专利技术提出的最近k个点对查找方法是基于以下性质的(1)以T为查询目标集合，假设已经找到了 S中的每个顶点Si的第一个最近邻居 Si. 1NN，这m个由中心点Si和Si. INN构成点对(Si, Si. 1NN)，i = 1，2，…，m，在这m个 点对中，设距离最小的点对为(Sj，Sj. 1NN)，则(Sj，Sj.lNN) 一定是S和T的第一个最近点对。(2)假设当前已找出第i个最近点对(Sx，Sx. tNN)，其中，i = 2、3、…、k_l，Sx. tNN 表示Sx的第t个最近邻居，则查找Sx的第t+Ι个最近邻居，构成新的点对，那么找出的所 有点对中距离第i+Ι小的点对一定是S和T的第i+Ι个最近点对。基于以上性质，本专利技术方法以广度优先的顺序查找两个集合的最近k个点对，具 体步骤是(1)对于输入的顶点集合 S 和 T，设m= |S ，η = | T |，S = {Si，S2，…，Sm}，T ={Τ1，Τ2，…，Τη}，不失一般性，假设m< η。(2)以T为查询目标集合，查找S中的每个顶点Si的第1个最近邻居Si. 1ΝΝ，这 m个由中心点Si和Si. INN构成点对(Si，Si. 1NN)，i = 1,2,…，m，在这m个点对中取距 离最小的点对，设为(pl，ql)，Pl e S，ql e T，则(pl，ql)为S和T的第一个最近点对。(3)对(2)中求出的第1个最近点对的中心点pl，查找Pl的第2个最近邻居 pl. 2NN, pl与pl. 2NN构成第m+1个点对(Sj，Sj. 2NN)，在(2)、(3)中求出的m+1个点对中 取距离第2小的，设为(p2，q2)，则(p2，q2)是S和T的第二个最近点对。(4)对已求出的S和T的第t (0 < t < k)个最近点，对重复步骤(3)，计算下一个 最近点对，直至t = k为止。根据以上步骤进行的查找方法，共进行了 I S I +k次最近邻居查找，找出S和T的最 近k个点对。这样的查找方法既能很快的查找出最近k个点对，又保证了最终得出的结果 是正确的。附图2为本专利技术方法与
技术介绍
比较的实验结果，通过附图可以很清楚地验证 本专利技术方法与
技术介绍
相比在查找速度上的提高。附图说明图1所示为一个由17个顶点和20条边组成的空间网络，其中圆点nl，n2，…，nl7 表示17个顶点，连接圆点的直线表示连接两个顶点的边，直线上的整数表示该边的权值。 红色圆点为集合 S = {n6，n9，nl4}，蓝色圆点为集合 T = {nl，n3，n5，nlO，nl2，nl3，nl5}。图2所示为本专利技术方法与
技术介绍
比较的实验结果，其中，集合S包含13个顶点， 集合T包含47个顶点，k取5、6、7、8、9、10。具体实施例方式下面以一个实例来说明本专利技术的具体实施方式。在由附图1表示的一个空间网络中，用户输入集合S和T以及正整数k，查询最近k 个点对，S = {n6，n9，nl4}，T = {nl，n3，n5，nlO，η12，η13，η15}，k = 4，那么按照以下步 骤进行查找(1)选取S为中心点集合，T为查询目标集合，查找n6、n9、nl4的第1个最近邻居， 分别为 n5、nlO、nl5，得到 3 个点对(n6，n5，5)、(n9，nlO，2)、(nl4，nl5，3)，括号内第 3 个数表示该点对的距离； (2)找出(1)中3个点对中距离最小的点对，为(n9，nl0，2)，则(n9, nlO)为S和 T的第1个最近点对；(3)对(2)中求出的第1个最近点对(n9，nlO)的中心点n9，查找η9的第2个最 近邻居，为η3，得到第4个点对(η9，η3，9)；(4)找出(2)和(3)求出的 4 个点对(η6，η5，5)、(n9，nlO，2)、(nl4，nl5，3)、(n9， n3，9)中距离第2小的点对，为(nl4，nl5，3)，则(nl4, nl5)为S和T的第2个最近点对；(5)对(4)求出的第2个最近点对(nl4,nl5)的中心点nl4，查找nl4的第2个最 近邻居，为nl2，得到第5个点对(nl4,nl2,4)；(6)找出(2)、(3)、(5)求出的 5 个点对(n6，n5，5)、(n9，nlO，2)、(nl4，nl5，3)、 (n9，n3，9)、(nl4，nl2，4)中距离第 3 小的点对，为(nl4，nl2，4)，则(nl4，nl2)为 S 和 T 的 第3个最近点对；(7)对(6)求出的第3个最近点对(nl4,nl2)的中心点nl4，查找nl4的第3个最 近邻居，为nl3，得到第6个点对(nl4,nl3,9)；(8)找出(2)、(3)、(5)、(7)求出的 6 个点对(n6，n5，5)、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空间网络数据库中查找最近ｋ个点对的广度优先方法，其特征在于具体步骤如下：１）对于查询用户输入的两个顶点集合Ｓ和Ｔ以及正整数ｋ进行预处理：计算Ｓ和Ｔ各自包含的顶点个数，用ｍ和ｎ表示，选取顶点个数较小的集合作为中心点集合，另外一个为查询目标顶点集合；２）查找第１个最近点对：根据步骤（１）选定的中心点集合查询目标定点集合，假设中心点集合中心点Ｓｉ（ｉ＝１，２，…，ｍ），计算每个Ｓｉ的第１个最近邻居，在这些中心点与最近邻居构成的点对集合中，选出第１个最近点对；３）查找第２个最近点对：根据步骤（２）找出的第一个最近点对，计算其中心点的下一个最近邻居，构成新的点对，添加到步骤（２）求出的点对集合，从中选出第２个最近点对；４）查找第３、４、…、ｋ个最近点对：根据之前选出的第ｉ个最近点对，ｉ＝２、３、…、ｋ－１，重复步骤（３），计算出下一个最近点对，直到求出第ｋ个最近点对为止。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙未未，陈楚南，刘未末，荆一楠，何震瀛，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]