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針對空間范圍查詢驗(yàn)證方法（例如VR-tree和MR-tree）普遍存在驗(yàn)證對象（VO）中包含大量的節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證信息，造成服務(wù)器到客戶端的傳輸代價較大以及客戶端驗(yàn)證效率較低等問題，提出一種新的驗(yàn)證索引結(jié)構(gòu)（ ADS）MGR-tree。首先利用拆分思想，通過在Grid-tree的葉子節(jié)點(diǎn)中嵌入R-tree，并結(jié)合Merkle哈希樹的驗(yàn)證方法，極大地減小VO的大小，提高查詢和驗(yàn)證的效率。在此基礎(chǔ)上，利用Hilbert曲線降維的特性，構(gòu)建了優(yōu)化的索引結(jié)構(gòu)MHGR-tree，并提出一種過濾策略，進(jìn)一步提高驗(yàn)證的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法具有更好的表現(xiàn)。在最好情況下，MHCR的VO大小和驗(yàn)證時間儀為MR的63%和l9%。
數(shù)據(jù)庫
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