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移动对象连续κ近邻查询处理技术研究的中期报告
一、研究背景
随着移动互联网时代的到来，大量的移动对象（如出租车、公交车、快递车等）的行驶轨迹数据得以被收集和存储，这些数据包含了丰富的信息，如移动对象的出发地、目的地、行驶速度、行驶路线等。因此，如何高效地处理这些数据，提取有价值的信息也成为了研究的热点之一。
近年来，移动对象连续κ近邻查询被广泛应用于交通管理、位置服务、安保领域等，并受到了学术界和实际应用领域的广泛关注。在移动对象连续κ近邻查询中，查询对象是随着时间不断变化的，其位置和速度信息在实时变化，而范围查询的结果需要在实时更新。因此，高效地处理连续κ近邻查询成为了需解决的重要问题。
二、研究内容和进展
本研究的主要内容是针对连续κ近邻查询，基于切割框架的实时处理技术进行探索。具体地，本研究提出了一种基于切割框架的无重复线性分块算法，实现了快速连续κ近邻查询的处理。
在初步实验中，本研究针对两个数据集进行了实验测试，其结果证明了所提出的算法的可行性和有效性。
三、研究展望
作为研究的中期报告，本研究的未来研究工作主要包括以下方面：
1.继续深入探索切割框架下的无重复线性分块算法，提高算法的处理效率和准确性。
2.比较不同的连续κ近邻查询处理算法，寻求更优的处理方案。
3.探索基于GPU等硬件设备的加速技术，提高处理速度。
4.将所提出的算法应用于实际场景中，通过应用实验评估算法对实际应用的贡献。