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基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网和移动通信技术的不断发展，位置数据的规模不断增加，位置相关的应用也越来越受到关注。其中，基于位置的服务（location-basedservices，LBS）是一个重要领域。在LBS中，经常需要对空间数据进行查询，而k最近邻查询（kNN查询）是其中的重要问题之一。
kNN查询是指给定一个查询点，在一个数据集合中查找k个离该查询点最近的数据点。它是很多LBS应用中常用的查询方式，比如地图应用中的最近兴趣点查询、社交网络中的最近用户查询等。
然而，大规模的空间数据集合使得传统的kNN查询方法无法满足实时性和效率方面的要求。因此，研究近似kNN查询算法是极有必要的。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法，并对该算法进行评估，以验证其是否能够在大规模数据集上实现较高的查询效率和实时性。
三、研究内容
1.基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法的设计。该算法包括两个步骤：构建位置敏感哈希（LSH）索引和基于索引的近似kNN查询。
2.在实验数据集上评估所设计算法的性能，包括查询时间、准确性和索引构建时间等方面。
四、预期结果
预计可以设计出一种基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法，并在实验数据集上验证其性能。并且，在实验中可以发现该算法能够在大规模数据集上实现较高的查询效率和实时性。
五、研究意义
该研究可以为LBS领域中的kNN查询问题提供新解决方案，对于其他需要进行空间数据查询的领域也有借鉴意义。
六、项目进度
1.确定研究方向（已完成）
2.进行相关文献综述（已完成）
3.设计基于位置敏感哈希的近似kNN查询算法（进行中）
4.在实验数据集上进行性能评估（未开始）