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原文传递交通数据的多维索引研究

论文题名：	交通数据的多维索引研究
关键词：	智能交通系统;交通数据;多维索引;相似性度量方法;X-树索引;数据挖掘
摘要：	通过对交通数据的分析处理来提高交通管理的效率，是现代智能交通系统(ITS)研究的核心问题。随着道路条件的日益完善，越来越多的交通数据被积累了下来，从海量的历史交通数据中找到所需要的数据成为了一项耗时的工作。本文利用多维向量的索引结构X-树来组织交通数据，根据交通数据的时序性特点，提出了一种新的相似性度量方法并将其应用到X-树索引中。实验表明，本文的交通数据多维索引可提供快速的k最近邻居(KNN)查询，为交通流量的预测和异常探测等交通领域的数据挖掘应用提供便利。
作者：	肖恒聪
专业：	计算机软件与理论
导师：	印鉴
授予学位：	硕士
授予学位单位：	中山大学
学位年度：	2005
正文语种：	中文