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在大數據時代，數據具有體量大、時空復雜性明顯、對實時性要求較高等特點，而傳統基于樹形結構對大規模時空數據進行索引的方法存在存儲空間浪費和查詢效率較低的問題。為了解決該問題，提出了一種基于數據和歷史查詢記錄分布建立時空索引的新方法HDL-index。該算法一方面根據數據在空間上的分布，通過空間劃分的思想建立索引網格；另a方面考慮到查詢在時間上的延續性，對查詢記錄對象進行密度聚類后抽象出查詢代表模型，然后根據模型的坐標位置和其查詢粒度對整體查詢區域進行分割。兩部分所得到的索引網格都采用Geohash編碼，最終合并得到最優的索引編碼。HDL-index在考慮數據分布的同時充分考慮用戶查詢行為，使得頻繁查詢區域上的索引更加細化。在真實航空數據集上與同類方法進行比較測試的結果表明，其創建索引的效率提高了50%；同時在數據均勻分布的情況下對熱點區域的查詢效率可提高75%以上。
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