在移动互联网环境下,空间文本skyline查询可以有效支持用户在空间和关键词方面的查询。随着需求的多样性,基于用户经常会同时考虑空间距离、数值型信息、关键词和时间等因素对查询结果的影响,提出了基于时间的空间文本关键词skyline查询...在移动互联网环境下,空间文本skyline查询可以有效支持用户在空间和关键词方面的查询。随着需求的多样性,基于用户经常会同时考虑空间距离、数值型信息、关键词和时间等因素对查询结果的影响,提出了基于时间的空间文本关键词skyline查询(Time based Spatial Text Keyword Skyline Query,TSTKSQ),用来查找在空间、数值、关键词和时间都满足条件的优秀对象,设计了基于时间的空间文本关键词skyline查询的索引结构STTR-Tree,提出了关键词、时间和时空关键词相关性的评价函数,在裁剪策略的基础上提出了skyline查询算法。通过实验结果分析,验证了算法的准确性和有效性。展开更多
为了弥补现有的研究成果对处理障碍环境下空间Skyline查询问题的不足,提出了在障碍环境下基于Voronoi图的空间Skyline查询方法。该方法在实际应用中可以用来解决多目标决策问题。依据查询点集合是否发生变化提出了两种情况下的障碍环境...为了弥补现有的研究成果对处理障碍环境下空间Skyline查询问题的不足,提出了在障碍环境下基于Voronoi图的空间Skyline查询方法。该方法在实际应用中可以用来解决多目标决策问题。依据查询点集合是否发生变化提出了两种情况下的障碍环境中空间Skyline查询(spatial Skyline queries in obstacle space,OSSQ)方法:一种是静态查询点的障碍环境中空间Skyline查询(static query points of Skyline query in obstacle space,STA_OSSQ)方法,该查询方法主要包括约剪数据集和支配检查两个过程,最后得到Skyline集合;另一种是动态查询点状态下的障碍环境中Skyline查询(dynamic query points of Skyline query in obstacle space,DYN_OSSQ)方法,该方法主要处理了查询点动态增加和减少情况下障碍环境中空间Skyline查询问题。理论研究和实验表明所提出的方法具有较高的效率。展开更多
空间文本数据流上连续k近邻查询(Continuous k-nearest neighbor Queries over Spatial-Textual data streams,CkQST)能在空间文本对象组成的数据流上检索并实时更新k个包含指定关键字的空间邻近对象,是空间文本数据流上连续查询(Contin...空间文本数据流上连续k近邻查询(Continuous k-nearest neighbor Queries over Spatial-Textual data streams,CkQST)能在空间文本对象组成的数据流上检索并实时更新k个包含指定关键字的空间邻近对象,是空间文本数据流上连续查询(Continuous Queries over Spatial-Textual data streams,CQST)的一种,以预订(subscribe)的方式广泛应用于广告定位、微博分析、地图导航等领域.求解CkQST采用CQST的求解框架——构建空间文本混合索引组织查询,利用索引的空间过滤和文本过滤能力,为不断到来的对象匹配查询.该框架的求解效率取决于索引的过滤能力,提高索引过滤能力的主要途径是将查询的空间搜索范围映射到索引结构的最小区域,减少需要验证的查询数量.这一途径适用于查询空间搜索范围很少变化的情况.对于CkQST,覆盖k个最邻近对象的空间范围随着符合文本匹配条件的对象的数量的变化而变化,与之对应的索引项需要同步更新,代价高.针对这一问题,本文选择能够高效支持空间范围变化的Quad-tree和关键字查找的倒排索引,构成空间文本混合索引,组织CkQST.在空间过滤方面,提出内存代价模型VUMBCM(Verification and Update of Memory-Based Cost Model,VUMBCM),通过平衡索引更新代价和验证代价,优化查询空间搜索范围到Quad-tree节点的映射.在文本过滤方面,采用基于块的有序倒排索引,组织Quad-tree节点内的查询,以快速定位需要验证的查询,避免对倒排列表中大量不可能匹配查询的访问;批量处理包含共同文本项的对象,提高文本验证时的对象吞吐量.由此构建的混合索引,称为OIQ-tree.实验表明,OIQ-tree中的代价模型及基于块的有序倒排索引能够支持CkQST的高效求解.与目前先进的索引技术相比,当查询规模达到2000万时,因数据流中对象的变化导致的索引平均更新时间降低了46%,数据流中对象的平均处理时间降低了22%.展开更多
文摘在移动互联网环境下,空间文本skyline查询可以有效支持用户在空间和关键词方面的查询。随着需求的多样性,基于用户经常会同时考虑空间距离、数值型信息、关键词和时间等因素对查询结果的影响,提出了基于时间的空间文本关键词skyline查询(Time based Spatial Text Keyword Skyline Query,TSTKSQ),用来查找在空间、数值、关键词和时间都满足条件的优秀对象,设计了基于时间的空间文本关键词skyline查询的索引结构STTR-Tree,提出了关键词、时间和时空关键词相关性的评价函数,在裁剪策略的基础上提出了skyline查询算法。通过实验结果分析,验证了算法的准确性和有效性。
文摘为了弥补现有的研究成果对处理障碍环境下空间Skyline查询问题的不足,提出了在障碍环境下基于Voronoi图的空间Skyline查询方法。该方法在实际应用中可以用来解决多目标决策问题。依据查询点集合是否发生变化提出了两种情况下的障碍环境中空间Skyline查询(spatial Skyline queries in obstacle space,OSSQ)方法:一种是静态查询点的障碍环境中空间Skyline查询(static query points of Skyline query in obstacle space,STA_OSSQ)方法,该查询方法主要包括约剪数据集和支配检查两个过程,最后得到Skyline集合;另一种是动态查询点状态下的障碍环境中Skyline查询(dynamic query points of Skyline query in obstacle space,DYN_OSSQ)方法,该方法主要处理了查询点动态增加和减少情况下障碍环境中空间Skyline查询问题。理论研究和实验表明所提出的方法具有较高的效率。
文摘空间文本数据流上连续k近邻查询(Continuous k-nearest neighbor Queries over Spatial-Textual data streams,CkQST)能在空间文本对象组成的数据流上检索并实时更新k个包含指定关键字的空间邻近对象,是空间文本数据流上连续查询(Continuous Queries over Spatial-Textual data streams,CQST)的一种,以预订(subscribe)的方式广泛应用于广告定位、微博分析、地图导航等领域.求解CkQST采用CQST的求解框架——构建空间文本混合索引组织查询,利用索引的空间过滤和文本过滤能力,为不断到来的对象匹配查询.该框架的求解效率取决于索引的过滤能力,提高索引过滤能力的主要途径是将查询的空间搜索范围映射到索引结构的最小区域,减少需要验证的查询数量.这一途径适用于查询空间搜索范围很少变化的情况.对于CkQST,覆盖k个最邻近对象的空间范围随着符合文本匹配条件的对象的数量的变化而变化,与之对应的索引项需要同步更新,代价高.针对这一问题,本文选择能够高效支持空间范围变化的Quad-tree和关键字查找的倒排索引,构成空间文本混合索引,组织CkQST.在空间过滤方面,提出内存代价模型VUMBCM(Verification and Update of Memory-Based Cost Model,VUMBCM),通过平衡索引更新代价和验证代价,优化查询空间搜索范围到Quad-tree节点的映射.在文本过滤方面,采用基于块的有序倒排索引,组织Quad-tree节点内的查询,以快速定位需要验证的查询,避免对倒排列表中大量不可能匹配查询的访问;批量处理包含共同文本项的对象,提高文本验证时的对象吞吐量.由此构建的混合索引,称为OIQ-tree.实验表明,OIQ-tree中的代价模型及基于块的有序倒排索引能够支持CkQST的高效求解.与目前先进的索引技术相比,当查询规模达到2000万时,因数据流中对象的变化导致的索引平均更新时间降低了46%,数据流中对象的平均处理时间降低了22%.
