发表时间:2020-01-13 点击次数:
所属单位:计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
发表刊物:小型微型计算机系统
关键字:不确定移动对象;概率反向最远邻;数据模型;空间支配;
摘要:随着无线通信和定位技术的不断发展,对移动对象的位置服务提出了更高的要求.由于感知设备的限制以及数据更新延迟,使得实际得到的数据具有不确定性.为了有效的发现大量存在的边界区域内不确定移动对象对广泛分布的全局查询对象所产生的影响,提出了概率反向最远邻查询算法,以解决不确定移动对象的弱影响集问题.给出不确定移动对象数据模型、空间支配定义以及概率反向最远邻查询的形式化定义,检索那些比给定概率值高的查询对象的反向最远邻的不确定移动对象.提出了TSF算法和TSR算法,能够有效过滤候选集,加速查询效率.实验结果验证了算法的有效性.
是否译文:否
发表时间:2017-02-15
合写作者:李东静,张潮,夏斌,杨群
通讯作者:李博涵
发表时间:2017-02-15