道路网络上的 k 近邻：实验与内存实现的探索之旅
数据结构与算法
2016-08-11 v2
摘要
道路网络上的 k 近邻（kNN）查询根据网络距离从给定位置检索 k 个最近的兴趣点（POI）。在当今无处不在的移动计算时代，这是一个高度相关的查询。虽然欧几里得距离已被用作根据道路网络距离搜索最近 POI 的启发式方法，但其有效性尚未得到彻底研究。最新的方法在查询性能上显示出显著改善。早期提出基于磁盘索引的研究与当前主存中的 SOTA 进行了比较。然而，最近的研究表明，主存中的比较可能具有挑战性，需要仔细调整。本文在主存中进行了广泛的实验研究，以解决这些以及其他几个问题。我们使用每种方法的高效且公平的常驻内存实现来重现过去的实验，并对几个被忽视的评估进行额外比较。值得注意的是，我们重新审视了以前被丢弃的技术（IER），表明通过简单的改进，它通常是性能最佳的技术。
引用
@article{arxiv.1601.01549,
title = {k-Nearest Neighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and In-Memory Implementation},
author = {Tenindra Abeywickrama and Muhammad Aamir Cheema and David Taniar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.01549},
year = {2016}
}
备注
Added reference to conference version