动态环境下移动对象连续最近邻查询研究的中期报告近年来，随着移动对象技术的飞速发展，移动对象创建的动态环境中，对移动对象位置信息的查询需求日益增长。作为其中的一个重要问题，移动对象连续最近邻查询（ContinuouslyMovingNearestNeighbor，CMNN）问题得到了广泛研究。CMNN查询的目标是找出一个或多个查询对象的连续最近邻，即查询对象最近的移动对象。在动态环境下，移动对象的位置往往发生变化，因此实现CMNN查询不仅需要高效的算法，还需要能够快速适应动态环境的数据结构。在本研究中，我们重点研究了基于时间窗口和KD-Tree的动态CMNN查询算法。首先，我们设计了一种时间窗口算法，通过对查询对象进行空间分区，将查询对象划分为若干个小区域，并在每个小区域内维护一棵KD-Tree。然后，我们利用时间窗口的思想，每隔一段时间重新构建KD-Tree，以适应动态环境的变化。为了评估算法的性能，我们使用了真实的移动对象数据集进行了实验。实验结果表明，与传统的暴力搜索算法相比，我们的算法在查询效率方面具有显著优势，并且在动态环境下具有较好的自适应性。未来的工作将继续探索更加高效和灵活的动态CMNN查询算法，并探索深度学习等新兴技术在移动对象数据处理中的应用。