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空间数据库的索引结构是实现有效数据查询的前提和基础。空间数据反向近似近邻查询是空间查询的一个新方向，它避免了精确查询中过多的距离计算，从而能够在效率与准确性上取得平衡。提出的Rav-tree不同于基于启发式规则的索引结构，首先利用局部近似，然后根据Voronoi cell区域和估计圆的方法实现近似近邻查询，并利用过滤结果和分域查询得到初步的候选集，最终通过反向近似近邻查询（RANNQuery）算法得到RANN集，并完整地给出基于Rav-tree的ANN查询算法和RANN查询算法。实验结果表明，Rawtre