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針對樹形空間索引中多路查詢及未考慮時間維索引的問題，提出一種結合時間和聚類結果的Hilbert-R樹索引構建策略。首先，按照數據采集的周期劃分時空數據集，并在此基礎上建立時間索引，通過Hilbert曲線對空間數據進行分割編碼，將空間坐標映射到一維區間；其次，依據數據要素在空間中的分布，采用動態確定K值的聚類算法，結合聚類結果構建高效的Hilbert-R樹空間索引；最后，基于Redis幾種常見的鍵值數據結構，對時空數據的時間屬性和聚類結果構建分級索引。在時空范圍及目標矢量對象查詢的實驗中，與緩存敏感R+樹（CCR+）相比，所提算法可有效減少時間開銷，查詢時間平均縮短約25%，對不同密集型數據具有良好的適應性，可更好地支持Redis應用于海量時空數據查詢。
矢量時空數據高效組織管理是空間數據應用的關鍵技術，空間索引是實現矢量時空數據高效檢索的關鍵。空間、時間、屬性作為時空大數據的三個基本特征，如何描述和表達空間實體及其相互關系的時空變化，成為亟待解決的熱點問題。
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