题目：反向最近邻查询算法的研究与应用

随着计算机科学技术的迅猛发展，以及卫星定位和智能移动设备的普及，人们对于基于位置的服务的需求也日益增加，这使得空间对象查询技术受到越来越多的研究者的关注。在基于空间距离的查询中，最近邻相关查询作为一种基础而又有着广泛应用的查询，自然成为研究的重点。而反向最近邻查询作为最近邻查询的一个重要分支，广泛应用于分析和决策系统中，有着很高的商业价值和市场前景，成为近年来空间数据库领域研究的热点问题。

本文在对近年来国内外研究成果进行分析和总结的基础上，面向现实生活中的应用场景，对反向最近邻查询技术进行研究，提出了一种基于R*树最小包围矩形的算法，并应用于实际系统中，验证算法的有效性。本文主要的创新点如下：

1. 本文对反向最近邻问题涉及到的空间索引相关技术，现存反向最近邻算法等进行了广泛调研，分析总结现存算法的优缺点，发现现存的算法对索引结构的利用不够充分，影响了算法性能，而且算法运行效率受k值的影响显著。

2. 为解决以上问题，本文提出了一种基于R*树的最小包围矩形进行半平面过滤的反向最近邻算法，通过实验验证，该算法有效提高了生成过滤集的精确度，极大的减少了反向最近邻查询过程中与结果集无关的结点的访问，在CPU开销和磁盘I/O次数等维度都有显著的提升。

3. 基于以上科研成果，本文设计并实现了反恐应急安全保障原型系统，通过大量仿真实验，验证了新算法能够在规定的时间内，完成指定区域的查询目标。