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针对树形空间索引中多路查询及未考虑时间维索引的问题，提出一种结合时间和聚类结果的Hilbert-R树索引构建策略。首先，按照数据采集的周期划分时空数据集，并在此基础上建立时间索引，通过Hilbert曲线对空间数据进行分割编码，将空间坐标映射到一维区间；其次，依据数据要素在空间中的分布，采用动态确定K值的聚类算法，结合聚类结果构建高效的Hilbert-R树空间索引；最后，基于Redis几种常见的键值数据结构，对时空数据的时间属性和聚类结果构建分级索引。在时空范围及目标矢量对象查询的实验中，与缓存敏感R+树（CCR+）相比，所提算法可有效减少时间开销，查询时间平均缩短约25%，对不同密集型数据具有良好的适应性，可更好地支持Redis应用于海量时空数据查询。
矢量时空数据高效组织管理是空间数据应用的关键威廉希尔官方网站 ，空间索引是实现矢量时空数据高效检索的关键。空间、时间、属性作为时空大数据的三个基本特征，如何描述和表达空间实体及其相互关系的时空变化，成为亟待解决的热点问题。
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