25、RFID数据管理与聚合最近邻搜索方法解析

RFID数据管理与聚合最近邻搜索方法解析

1. RFID数据管理相关工作

在RFID数据管理中，原始数据的清理和过滤是重要的预处理步骤。以下是相关工作的介绍：
- 数据清理 ：
- 提出了用于RFID数据的声明式和自适应平滑滤波器（SMURF）。
- 有考虑对象包含关系来准确估计对象位置的推理方法。
- 还有多篇文献涉及数据清理和异常值检测。
- RFID数据库方法 ：
| 方法 | 特点 | 问题 | 吞吐量 |
| — | — | — | — |
| Gonzalez等人的方法 | 基于对象集群移动的观察，聚合和压缩对象路径数据，是典型的仓库方法 | 数据分期过程不适合高效管理大量数据，插入和查询需处理分层标识符 | 400 - 500事件/秒 |
| Krompass等人的方法 | 存储对象完整路径，利用集群特征，数据库设计有存储对象最后位置和对象集群路径的表 | 仅针对小数据集进行测量 | 约1500事件/秒 |
| Lee和Chung的方法 | 使用质数乘积进行紧凑路径表示，可唯一分解以重建对象谱系 | 某些设计决策对数据增量更新有限制，数据模型需提前知道对象移动情况 | 无 |
- RDF数据存储 ：在RDF领域，提出了多种优化处理三元结构数据集的架构，RFID三元存储基于RDF - 3X引擎，该引擎是高效存储和查询RDF数据的专用系统。

2. 聚合最近邻搜索方法背景

• ANN查询概述 ：聚合最