時空數(shù)據(jù)庫查詢與推理

前言
第1章 預備知識
1.1 時空數(shù)據(jù)庫概述
1.1.1 空間數(shù)據(jù)庫基本功能與分類
1.1.2 空間數(shù)據(jù)類型
1.1.3 空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.1.4 空間數(shù)據(jù)特征
1.1.5 空間對象具有的特殊性
1.2 空間數(shù)據(jù)存儲和查詢
1.2.1 空間數(shù)據(jù)存儲
1.2.2 空間查詢
1.2.3 空間對象近似化
1.2.4 空間查詢處理步驟
1.3 空間數(shù)據(jù)庫索引
1.3.1 空間數(shù)據(jù)庫索引技術概述
1.3.2 B-樹和B+樹索引結(jié)構(gòu)
1.3.3 R-樹索引結(jié)構(gòu)
1.3.4 R-樹操作
1.3.5 R樹
1.3.6 四叉樹及其變形樹
1.4 本章小結(jié)
第2章 空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢
2.1 空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢概況
2.1.1 空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢的意義
2.1.2 空間數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢的研究現(xiàn)狀
2.1.3 最近鄰查詢方法概論
2.2 順序最近鄰查詢
2.2.1 最近鄰查詢的定義
2.2.2 最近鄰查詢的測量距離
2.2.3 基于R-樹的最近鄰順序杏詢算法
2.3 Voronoi圖及生成方法
2.3.1 Voronoi圖的定義與性質(zhì)
2.3.2 基于VorOnOl圖的鄰近關系類型
2.3.3 Delaunay三角網(wǎng)的定義與性質(zhì)
2.4 靜態(tài)環(huán)境下基于V-樹的NN查詢
2.4.1 基于Voronoi圖的v-樹結(jié)構(gòu)
2.4.2 基于Voronoi圖的1NN查詢
2.5 基于Voronoi圖的kNN查詢
2.6 靜態(tài)環(huán)境下基于Voronoi圖的cNN查詢
2.6.1 連續(xù)最近鄰查詢問題的定義和描述
2.6.2 基于Voronoi圖的cNN查詢算法
2.7 動態(tài)創(chuàng)建局部k階Voronoi圖的連續(xù)ckNN查詢算法
2.8 本章小結(jié)
第3章 反向最近鄰查詢
3.1 反向最近鄰查詢概述
3.1.1 問題產(chǎn)生背景
3.1.2 反向最近鄰查詢研究現(xiàn)狀
3.2 反向最近鄰查詢的定義與性質(zhì)
3.2.1 反向最近鄰查詢定義
3.2.2 反向最近鄰查詢的性質(zhì)
3.3 基于RNN一樹的反向最近鄰查詢算法
3.4 基于RDNN一樹的反向最近鄰查詢算法
3.5 Delaunay圖的增量生成方法
3.5.1 基礎定義與定理
3.5.2 Delaunay圖的增量生成算法
3.6 基于Delaunay圖的反向最近鄰查詢
3.6.1 Delaunay樹
3.6.2 基于Delaunay圖的反向最近鄰查詢算法
3.7 本章小結(jié)
第4章 基于Voronoi圖的組和多類型最近鄰查詢
4.1 基本定義與定理
4.2 基于Voronoi圖的組最近鄰查詢
4.3 局部范圍約束的多類型最近鄰查詢
4.3.1 基本概念
4.3.2 滿足范圍約束條件的查詢算法
4.3.3 單個數(shù)據(jù)集的處理算法
4.3.4 局部范圍約束的多類型最近鄰查詢算法
4.3.5 Pemt_NN算法的剪枝策略及分析
4.4 障礙物群中最優(yōu)有序路徑的查詢
4.4.1 基本定義
4.4.2 k完全相異可視最優(yōu)有序路徑查詢
4.4.3 障礙空間k全局相異最優(yōu)有序路徑查詢
4.5 本章小結(jié)
第5章 線段的最近鄰查詢
5.1 線段最近鄰查詢的基本理論
5.1.1 點與線段最近鄰查詢的相關定義
5.1.2 線段與線段不相交時的位置關系
5.1.3 基于兩條線段不相交的有關定理
5.2 線段最近鄰查詢方法
5.2.1 R-樹中：MBR與線段的MBR的篩選規(guī)則
5.2.2 基于Minelist的篩選規(guī)則
5.2.3 判斷線段與線段的位置關系的算法
5.2.4 線段與線段不相交時位置關系的確定算法
5.2.5 查詢線段與被查詢線段的最近距離的算法
5.2.6 查詢線段在R一樹中的遍歷算法
5.3 基于線段索引樹SI一樹的平面線段集最近鄰查詢
5.3.1 線段索引樹SI-樹
5.3.2 線段索引樹的生成
5.3.3 線段集的最近鄰查詢的剪枝規(guī)則
5.3.4 基于SI-樹的最近鄰查詢算法
5.4 線段的反向最近鄰查詢
5.4.1 平面線段反向最近鄰的相關定義
5.4.2 基于Rcd-樹的平面線段反向最近鄰查詢算法
5.5 本章小結(jié)
第6章 基于空間填充曲線的空間查詢
6.1 基于空間填充曲線網(wǎng)格劃分最近鄰查詢
6.1.1 Hilbert曲線的映射方法
6.1.2 Z曲線的映射方法
6.1.3 Gray曲線的映射方法
6.1.4 基于空間填充曲線索引結(jié)構(gòu)
6.2 基于空間填充曲線最近鄰查詢
6.3 高維空間基于Z曲線的近似是最近對查詢
6.3.1 基本定義
6.3.2 高維空間基于Z曲線的近似k最近對查詢算法
6.3.3 誤差分析
6.4 基于Hilbert曲線的高維k最近對查詢
6.4.1 網(wǎng)格劃分
6.4.2 基于Hilbert曲線的高維k最近對查詢
6.5 基于Hilbert曲線的近似k最近鄰查詢
6.6 基于Z曲線高維空間范圍查詢
6.6.1 網(wǎng)格劃分
6.6.2 分割規(guī)則
6.6.3 Z曲線的高維空間范圍查詢算法
6.7 基于Bz樹高維空間范圍查詢
6.7.1 Bz樹索引結(jié)構(gòu)
6.7.2 Bz樹上的操作
6.7.3 Bz樹高維空間范圍查詢算法
6.8 基于Hilbert曲線網(wǎng)格劃分聚類
6.8.1 聚類
6.8.2 基于Hilbert曲線網(wǎng)格劃分聚類算法
6.9 本章小結(jié)
第7章 曲面最近鄰及反向最遠鄰查詢
7.1 柱面及錐面上的點最近鄰查詢
7.2 球面上的點的最近鄰查詢
7.2.1 利用球面Voronoi圖計算最近鄰
7.2.2 利用歐式空間內(nèi)的空間數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)
7.2.3 降維方法
7.2.4 曲面投影于平面
7.3 反向最遠鄰的過濾與查詢
7.3.1 查詢點的RFN過濾判斷
7.3.2 過濾后給定點的RFN的查詢
7.3.3 RFF查詢及動態(tài)更新
7.4 動態(tài)數(shù)據(jù)集的反向最遠鄰
7.4.1 增加數(shù)據(jù)點的情況
7.4.2 減少數(shù)據(jù)點的情況
……
第8章 基于主存-tree的高維空間連接
第9章 時空數(shù)據(jù)庫最近鄰查詢
第10章 時空道路網(wǎng)絡中最近鄰查詢
第11章 移動對象的軌跡查詢
第12章 主方向關系網(wǎng)絡一致性檢驗和組合推理
第13章 Vague區(qū)域關系推理
第14章 Vague區(qū)域關系組合推理
參考文獻