典型文献
基于Spark的并行反向k最近邻查询
文献摘要：
为提高海量空间大数据的反向k最近邻查询效率,采用当前流行的大数据处理框架Spark,对并行反向k最近邻查询进行研究.基于Spark框架构建并行索引结构,利用Voronoi图处理反向k最近邻查询的良好性能,构建基于网格和Voronoi图的双层索引结构;利用双层索引结构,给出高效的并行反向k最近邻查询的过滤精炼处理算法SV_RkNN,给出相关定理及证明.真实数据实验结果表明,所提SV_RkNN算法具有较高的查询效率.
文献关键词：
空间数据库;空间大数据;并行查询;反向k最近邻查询;Voronoi图;空间索引;网格
中图分类号：
作者姓名：
杨泽雪;张毅;李陆;刘伟东;蒋超
作者机构：
东北林业大学 信息与计算机工程学院,黑龙江 哈尔滨 150040;黑龙江省政务大数据中心 合作交流与创新发展处,黑龙江 哈尔滨 150028;黑龙江工程学院 计算机科学与技术系,黑龙江 哈尔滨 150050
文献出处：
引用格式：
[1]杨泽雪;张毅;李陆;刘伟东;蒋超-.基于Spark的并行反向k最近邻查询)[J].计算机工程与设计,2022(12):3340-3347
A类：
RkNN,并行查询
B类：
Spark,最近邻查询,空间大数据,查询效率,大数据处理,处理框架,框架构建,索引结构,Voronoi,图处理,好性,精炼,理算,SV,关定,真实数据,空间数据库,空间索引
AB值：
0.26333
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