1、聚合近鄰查詢(ANN)在空間數(shù)據(jù)庫以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中是一個相對比較新的操作。與傳統(tǒng)的只有一個查詢結(jié)點(diǎn)的kNN查詢相比，ANN具有多個查詢結(jié)點(diǎn)，由于查詢點(diǎn)的數(shù)目以及它們在數(shù)據(jù)庫空間中分布的任意性，使得ANN查詢比只有一個查詢點(diǎn)的kNN查詢復(fù)雜得多。 實(shí)際應(yīng)用中聚合近鄰查詢的種類繁多，包括求最大值(要查找所有目標(biāo)對象P中的對象到查詢集Q的最大距離中的最小值)，最小值(查找所有目標(biāo)對象p中距離查詢集Q最小距離的最小值)，差值運(yùn)算(目標(biāo)對象

2、到查詢集中的各個查詢點(diǎn)的距離之差要符合一個特定條件)等等，對于這些運(yùn)算在ANN求和查詢算法中并不能夠有效地解決。而這些聚合運(yùn)算在實(shí)際生活中是應(yīng)用廣泛而又重要的一種運(yùn)算。尤其對于差值聚合運(yùn)算，以及在此運(yùn)算上變化得到的聚合運(yùn)算，在實(shí)際中可以為很多行業(yè)提供合理分配資源的依據(jù)。 本文提出了一種基于多查詢點(diǎn)的差值聚合近鄰查詢，在ANN求和查詢方法中提出的將多個查詢點(diǎn)分布于一個MBR的算法并不適用于此類差值查詢。根據(jù)單查詢點(diǎn)的YPK-CNN