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基于四叉树的Skyline查询算法的开题报告

一、研究背景和意义

随着城市化的发展和人口数量的不断增多，高层建筑物的数量也在不断增加。而这些高层建筑物将影响人们对城市景观的观感和评估，因此进行建筑的空间分析和探索是十分重要的。

Skyline查询是一种多维数据集合上的查询方法，该方法可以在大数据集中搜索出最优的数据点组合。传统的Skyline查询方法耗费的时间和空间较大，会造成搜索的难度增大。

因此，基于四叉树的Skyline查询算法应运而生。该算法可以减小数据集合大小，提高查询效率，优化传统的算法。研究该算法的意义在于提高Skyline查询的效率和精度，提高城市建筑的空间分析和探索的能力。

二、研究内容和方法

本课题的主要研究内容是基于四叉树的Skyline查询算法。我们将研究该算法的基本原理，调研相关领域的前沿进展和最新技术，结合四叉树的数据结构进行建模，进行算法实现和性能测试。

算法的实现采用Java编程语言，我们将使用Eclipse等开发工具进行编写，对算法进行可视化展示来更好的说明算法的实现过程。

性能测试方面，我们将基于数据规模、搜索时间、计算精度等多个因素进行测试，探索算法在不同场景下的最适用情况，从而达到优化算法的目的。

三、进度安排

1.第一阶段：研究相关领域的前沿进展和最新技术，进行算法原理和建模的探索并撰写论文开题报告（2周）。

2.第二阶段：对算法进行实现，使用可视化展示工具辅助对算法实现过程进行分析，并进行性能测试（4周）。

3.第三阶段：分析测试结果，优化算法，准备论文，进行答辩（4周）。

四、预期成果

1.对基于四叉树的Skyline查询算法的研究和实现。

2.对算法实现过程的可视化展示和性能测试结果的分析。

3.论文一篇，包括算法原理、实现过程、性能测试结果和优化方案等内容。

4.成功实现优化算法进行探索和研究的目标。

五、参考文献

1.常志鹏.多维数据的Skyline查询基础和算法研究[D].哈尔滨工业大学,2016:113-120.

2.HananSamet.ApplicationsofSpatialDataStructures:ComputerGraphics,ImageProcessing,andGIS[M].Addison-WesleyLongmanPublishingCo.,1991.

3.QingLi,JeffreyXuYu.EfficientComputationoftheSkylineOperatorinaLargeNumberofHigh-DimensionalSpaces[C].IEEE,2005.

4.HananSamet.FoundationsofMultidimensionalandMetricDataStructures[C].MorganKaufmannPublishersInc.,2006:487-518.

6.QiangZou,PanosK.Chrysanthis,AlexandrosLabrinidis,KirkPruhs.Parallelskylinecomputationwithearthmoversdistance.[J].JournalofParallelandDistributedComputing,2019,136:108-119.