【摘 要】
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随着卫星定位技术和移动互联网技术的飞速发展,地理空间数据来源变得更加多源异构.面对海量地理空间数据,如何快速有效地找到目标周围的兴趣点变得异常重要.依据空间k近邻(kN
【机 构】
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浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江大学地球科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41471313,41101356);国家海洋公益性行业科研专项经费资助项目(2015418003,201305012);浙江省科技攻关计划项目(2013C33051);中央高校基本科研业务费专项(2013QNA3023);国家科技基础性工作专项(2012FY112300)
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随着卫星定位技术和移动互联网技术的飞速发展,地理空间数据来源变得更加多源异构.面对海量地理空间数据,如何快速有效地找到目标周围的兴趣点变得异常重要.依据空间k近邻(kNN)查询算法,提高效率的关键在数据索引和数据块存储结构设计,通过引入云计算的MapReduce编程模型,设计了一种面向MapReduce的地理空间数据双层倒排网格索引,利用CircularTrip算法实现了目标点近邻查询计算,最终获得距离目标点最邻近的数据点集.实验结果表明,该索引方法较单层倒排网格索引下的kNN查询效率有明显提高,且数据量越大效率提升越明显,此法适合大规模并行计算.
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