摘要：K最近邻(KNN)查询是空间数据查询研究的重要内容。目前的KNN查询方法在处理大规模的位置数据时,存在着更新和查找失衡的问题,导致查询效率较低。因此,提出基于Voronoi划分的位置数据KNN查询处理方法。首先,创建了一个二级空间索引结构VRI,包含VHash和VR树两部分。一级索引结构VHash表示Voronoi图的直邻;二级索引结构VR树,按照各Voronoi单元所在的最小矩形区域的重叠面积,自下而上地生成对应的R树。其次,基于VRI索引结构提出了位置数据的KNN查询算法及动态维护算法,在KNN查询方法中,采用VR树进行定位,VHash查找K近邻,能够有效地对查询点定位,查找速度快。再次,针对数据更新的情况,索引结构也能够及时更新,在更新的时间段内,对于位置数据随时间变化的KNN查询,提出了利用记录表进行有效查询的方法。最后,实验表明,提出的基于Voronoi划分的空间索引结构和其对应的KNN查询算法均具有较好的性能和适应性。