第1章緒論 1
1.1研究背景與意義 2
1.2相關技術國內外研究進展 4
1.2.1 移動對象數(shù)據(jù)庫研究進展 4
1.2.2 空間數(shù)據(jù)多尺度表達研究進展 15
1.3存在的問題 21

第2章多尺度道路網(wǎng)絡約束的移動對象數(shù)據(jù)模型 23
2.1介紹 24
2.2多尺度道路網(wǎng)絡模型 25
2.2.1 基本概念 25
2.2.2 多尺度道路網(wǎng)絡結構 28
2.2.3 多尺度道路對象層次關系 29
2.3多尺度道路網(wǎng)絡移動對象數(shù)據(jù)模型 30
2.3.1 移動對象數(shù)據(jù)類型 30
2.3.2 尺度數(shù)據(jù)轉換 34
2.3.3 面向對象的MOMSRN模型 35
2.3.4 移動對象的操作 36
2.4多尺度移動對象信息系統(tǒng)框架 40
2.5本章小結 41

第3章基于多尺度道路網(wǎng)絡的移動對象軌跡索引 43
3.1介紹 44
3.2R 樹 44
3.3MSMOI 樹 46
3.3.1 索引結構 46
3.3.2 索引插入與查詢算法 50
3.4實驗比較與分析 53
3.4.1 實驗環(huán)境及數(shù)據(jù) 53
3.4.2 索引樹大小 53
3.4.3 移動對象插入測試 54
3.4.4 查詢算法測試 55
3.5本章小結 58

第4章動態(tài)道路網(wǎng)絡中的連續(xù)k 近鄰查詢算法 61
4.1介紹 62
4.2預備知識 64
4.2.1 Voronoi圖 64
4.2.2 網(wǎng)絡Voronoi圖 65
4.3問題定義 66
4.4CkNNDN 算法 66
4.4.1 LNVD屬性 67
4.4.2 LNVD數(shù)據(jù)結構 68
4.4.3 CkNNDN算法 70
4.5實驗分析 75
4.6本章小結 78

第5章基于網(wǎng)絡距離的k 近鄰查詢算法 79
5.1介紹 80
5.2問題描述 81
5.3PPS 查詢算法 82
5.3.1 網(wǎng)絡分區(qū)與預計算 82
5.3.2 kNN查詢處理 85
5.4網(wǎng)絡分區(qū)方法 87
5.5實驗分析 88
5.6本章小結 92

第6章結論與展望 93
6.1本書研究工作 94
6.2后續(xù)研究 95

參考文獻 96