基于路网的移动对象反k最近邻查询的BRkNN-light
计算与语言
2025-12-30 v1 人工智能
摘要
移动对象在路网上的反最近邻(RNN)查询旨在查找所有将指定查询点视为其最近邻的移动对象。在基于位置的服务中，许多用户可能同时提交RNN查询。然而，现有方法基本忽视了如何高效地处理多个查询的批量问题，缺乏共享冗余计算的机会，从而增加总体处理成本。为此，本文首次探索多个RNN查询的批量处理，旨在通过跨查询共享重复计算来最小化总计算成本。为解决此问题，我们提出BRNN-Light算法，基于几何约束的快速验证与剪枝策略，以及优化的范围搜索技术，以加快识别每个查询的RNN的速度。进一步提出动态距离缓存机制，以在处理多个查询时实现计算复用，从而显著减少不必要的计算。在多个真实路网上的实验表明，BRNN-Light算法在批量查询处理方面具有优越性。
引用
@article{arxiv.2512.23206,
title = {Not too long do read: Evaluating LLM-generated extreme scientific summaries},
author = {Zhuoqi Lyu and Qing Ke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.23206},
year = {2025}
}