潘卡杰·K·阿加瓦尔。;阿隆·埃弗拉特;桑卡拉拉曼，斯瓦米纳坦;张五洲 不确定性下的近邻搜索。一、。 （英语） Zbl 1380.68163号 离散计算。地理。 58，第3号，705-745（2017）. 摘要：最近邻查询（Nearest-neighbor queries）要求返回一组点中查询点的最近邻，由于其应用范围广泛，因此在许多领域都得到了广泛的研究。在许多此类应用中，例如传感器数据库、基于位置的服务、人脸识别和移动数据，数据的位置是不精确的。因此，我们在概率框架中研究最近邻查询，其中每个输入点和/或查询点的位置指定为概率密度函数，目标是返回期望距离最小的点，我们称之为期望最近邻（ENN）。我们提出了在不同的距离函数下，对于给定的误差参数\（0<\varepsilon<1\），计算精确ENN或\（\varepsilon\）-近似ENN的方法。这些方法构建了一个近似线性大小的数据结构，并根据底层函数在多对数或次线性时间内回答ENN查询。据我们所知，这些是第一个回答精确或（varepsilon）近似ENN查询的非平凡方法，并具有可证明的性能保证。此外，我们扩展了结果以回答精确或（varepsilon）-近似（k）-ENN查询。 引用于1审查引用于13文件 理学硕士： 68页第10页 搜索和排序 关键词：对不确定数据的查询;最近邻查询;近似最近邻（ANN） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.K.Agarwal}等人，《离散计算》。地理。58，第3号，705--745（2017；Zbl 1380.68163） 全文： 内政部 参考文献： [1] Afshani，P.，Chan，T.M.：三维最佳半空间范围报告。摘自：第20届ACM-SIAM离散算法年会论文集（SODA'09），第180-186页。SIAM，费城（2009）·Zbl 1422.68230号 [2] Agarwal，P.K.，Aronov，B.，Har-Peled，S.，Phillips，J.M.，Yi，K.，Zhang，W.：不确定性下的最近邻搜索II。在：第32届ACM SIGMOD-SIGACT-SIGAI数据库系统原理研讨会论文集（PODS’13），第115-126页。ACM，纽约（2013）·Zbl 1445.68076号 [3] 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