2014 Fiscal Year Annual Research Report
位置情報サービスの為の各種検索の高速化に関する研究
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24500107
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| Research Institution | Saitama University |
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Principal Investigator |
大沢 裕 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (50152111)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 位置情報サービス / 地理情報処理 / 道路網距離 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、道路網距離の簡易マテリアライズ化方式（SMPV: simple materialized path view）と、その構造を用いた逆最近接検索RkNN(Reverse k nearest neighbor)検索を高速に実行し得るアルゴリズムに関して研究した。SMPV方式は、道路網を多数のサブグラフに分割し、各サブグラフ内のノードを境界ノード（サブグラフ間で共有されるノード）と内部ノード（1つのサブグラフにのみ属すノード）に分類する。その後、各サブグラフにおいて、境界ノード間の距離表（BBDT)と内部ノードと境界ノード間の距離表（IBDT)を作成する。任意の2点間の道路網距離は、これら2種類の距離表を参照しつつ最適優先探索で求める方式である。従来の階層的マテリアライズ化方式に比して距離表の為のデータ量が大幅に少なくなるとともに、２点間の距離が50km程度以下の場合、階層的マテリアライズ化法と同程度な処理時間で距離が求まるという性質を持っている。
RkNN検索を道路網距離で実行するアルゴリズムとして、YiuらによりEagerアルゴリズムが提案されていた。その後の多くのRkNN検索アルゴリズムに関する方式提案はEagerアルゴリズムを基礎にしている。そこで、本研究でもEagerアルゴリズムを基礎とし、SMPV構造上で高速にRkNN検索を実行し得るアルゴリズムを提案した。
RkNN検索には2種類が考えられている。１つは単色RkNNと呼ばれるものであり、検索点も検索対象も同じ１つのデータ集合に含まれる。他の１つは、2色RkNNと呼ばれるものであり、検索点やライバル点が含まれる集合（Q)と探索するデータ点が含まれる集合が異なる場合である。本研究では、この２つの場合にそれぞれ適用可能なアルゴリズムを提案した。
詳細な比較実験を行い、特にデータ点の存在密度が低い場合、提案方式は従来方式に比して数桁高速であることを確認した。また、提案方式はデータ点の存在密度に依存せず処理時間がほぼ一定という性質も有している。
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