基于对象集合的空间关键词查询

在进行空间关键词查询时,有时需要查找一组既紧凑且离查询点最近、又覆盖查询关键词且对象个数很少的对象,而现有的查询方法通常只能返回包含所有查询关键词的单个空间对象。为此,提出了解决此类查询问题的近似查询算法和精确查询算法。首先给出了这类查询问题的形式化定义,以及描述对象集合质量的代价函数,并对代价函数进行了归一化处理;然后在近似查询算法中采用基于IR-tree的最佳优先搜索策略进行剪枝,有效缩减了查询候选空间;在精确查询算法中采用基于IR-tree的广度优先搜索策略查找包含查询关键词的对象,以达到降低查询处理代价的目的。实验结果表明,近似算法的查询效率明显优于精确算法,且能获得非常精确的查询结果。

协同空间关键词Top-k查询

定位技术和文本处理技术的结合使空间关键词查询处理技术成为研究热点.传统空间关键词查询由单用户提出,包含一个查询位置和一组查询关键词.协同空间关键词Top-k查询(TKCSKQ)返回离多个查询位置近、文本与多组查询关键词相关度高的Top-k对象.针对TKCSKQ中多组查询关键词存在重复和近义关键词,设计了基于查询关键词权重的关键词相关度计算公式.对IR-tree进行了扩展,提出了支持近义关键词匹配的SKNIR-tree索引,并基于SKNIR-tree提出了高效的协同空间关键词Top-k查询处理算法(TKCSK).通过维护一个优先队列以及计算每个节点与查询的最小空间文本相关度来达到剪枝目的,快速识别结果对象.实验结果表明,TKCSK算法的性能相比基础算法平均提高3倍.

基于线性四分树的空间关键词最近邻查询方法研究

随着移动互联网的快速发展和智能移动设备的广泛普及,空间文本对象的数量在不断增大,随之而来的是开展空间关键词查询技术的研究。Top-k空间关键词搜索是从空间数据库中探索有用信息的重要途径。近年来已经提出了各种各样的混合索引技术,主要是将R树和倒排表结合起来,从而同时执行空间修剪和文本修剪。然而,随着数据量的快速增长,在索引维护成本和查询处理时间两个方面对现有的方法提出了很大的挑战。针对这一问题,在改进的线性四分树的基础上,提出一种基于自适应虚拟四分树的空间关键词最近邻查询算法Avqt。在真实数据上进行实验验证,结果表明该算法的有效性。

交通道路网中时间感知的空间关键词查询

为了提高时间感知的空间关键词查询处理效率,提出了一种新的索引结构TK来索引路网基本信息以及对象的位置、文本和时间信息.此外,还提出了同时使用位置、文本和时间信息的搜索空间削减策略,以进一步提高查询处理的效率.最后,通过与现有的TG索引结构的对比实验验证了所提方法的高效性.

用户偏好约束的空间关键词范围查询处理方法

随着基于地理位置的个性化服务的广泛应用,用户偏好约束的空间关键词范围查询成为了研究热点。现有面向空间关键词范围查询的索引没有考虑用户偏好属性,导致剪枝性能和查询效率较低。为了解决该问题,提出了一种支持用户偏好属性、空间位置、关键词协同剪枝的混合索引BRPQ;并在此基础上,提出了高效的用户偏好约束的空间关键词范围查询处理算法。实验结果表明,相比现有索引,BRPQ索引的构建时间平均减少了13%,查询效率平均提升了20%。

空间关键词查询研究综述

随着定位服务技术的出现,越来越多的应用把现实对象与空间位置关联起来,衍生出应用广泛的空间关键词查询,即结合空间查询和文本查询以寻求最优结果的混合查询。对空间关键词查询领域的研究进展进行总结,特别对各种查询方法的索引机制、查询策略、性能评估、适用范围进行详细的分析与比较;同时,详细介绍一种分布式空间关键词查询系统,并指出空间关键词查询尚存的开放问题。

考虑可达性的Top-k空间关键词查询

空间关键词查询(SKQ)是时空数据库领域的研究热点,查询同时考虑查询点与空间-文本对象之间的空间邻近度和文本相似性,这一技术在现实生活中的应用非常广泛.为了更好地满足用户的个性化需求,提高空间关键词查询的精确性和实时性,提出了考虑可达性的Top-k空间关键词查询(RSKQ).该查询返回满足可达性和查询关键词约束、考虑了查询和对象之间空间邻近度、文本相似性和可达性的综合得分最优的k个对象.首先基于真实的路网信息和历史轨迹数据建立综合索引SRTR-Tree,设计了有效的算法计算由查询点到对象的可达概率并进行RSKQ查询处理;然后设计了3种剪枝技术加快查询处理的速度,返回k个满足要求的最优结果;最后通过实验验证了算法的有效性.

结合否定关键词的空间关键词查询

面向个性化约束的空间关键词查询是数据库查询领域的热点问题,其中快速性和匹配性是衡量此类查询优劣的核心问题.传统空间关键词范围查询无法匹配除地理位置和关键词信息以外的带有个性化约束条件下的查询,且大多数二维空间下的索引结构的构建更新速度和查询效率较低.针对上述问题,提出了一种带否定关键词约束(即用户不喜欢的关键词)的查询模式.采用Geohash字符串表示兴趣点对象,对字符串排序后构建B+树作为二叉树的叶节点,通过二叉树过滤带否定关键词的对象,构建了基于Geohash的混合索引结构BGIB-Tree.在此基础上,依靠Geohash编码的递归性,设计了前缀匹配搜索算法.以区域编码和对象编码前缀匹配为剪枝策略,快速找到满足空间约束的兴趣点,最后在倒排索引中双向搜索即可完成查询.通过与IR-Tree和BIR-Tree对比,在真实数据集上对BGIB-Tree的构建时间与相关参数对查询算法的影响做出验证,实验证明结果表明在索引构建时间上减少30%,算法查询效率提高29%.

空间多关键词Skyline查询算法

近年来,随着用户对于查询偏好性需求的增加,基于关键词的Skyline查询逐渐成为研究热点.针对实际应用中用户从当前空间位置及对象文本属性多角度审视某一数据集的需求,充分研究空间多关键词Skyline查询问题.在分析现有查询算法的不足基础上,建立了基于加权距离的空间文本支配模型,并提出了一种空间文本索引结构STR-Tree.该索引将空间区域信息与区域内的对象文本信息相结合,对查询无关区域进行快速且有效的剪枝.在此基础上,给出了一种空间多关键词Skyline查询算法SKS,通过采用最小值过滤等剪枝策略,进一步提升查询效率.最后,分别采用模拟数据集和真实数据集进行实验,结果表明SKS算法可以高效地处理空间多关键词Skyline查询.

空间数据上Top-k关键词模糊查询算法

基于位置的服务(LBS)变得日益普及,越来越多的研究开始关注如何对空间中的兴趣点(POI)做有效的检索.现有的方法提出了空间数据上的关键词检索,研究如何根据查询的位置和关键词找到相关的POI点.然而,现有方法主要对查询关键词进行精确匹配,不能支持模糊查询:当查询关键词与底层数据存在微小差异的时候,LBS系统不能返回相关的结果.为了满足移动用户的模糊查询需求,文中对空间数据上的Top-k关键词模糊查询问题进行研究:给定一组POI点,检索与查询关键词近似匹配且空间上距离相近的Top-k个结果.为了提供高效的模糊查询,文中首先定义了一种新型的相关性函数,综合考虑了文本相似性和空间距离,进而提出了一种有效的索引结构RegionTrie,并基于RegionTrie设计了高效的Top-k算法.真实数据集上的实验结果表明,文中提出的Top-k算法十分高效,性能远好于对比方法.

移动空间安全区域关键字查询算法

随着时代的飞速发展,人们对智能生活的追求不断提高,空间查询也被人们愈来愈重视。移动空间关键字查询,作为一种主要的连续空间查询类型,受到了广泛的研究。在最新的顶尖会议文刊中,提出了一种新的查询类型,称为移动集合空间关键字查询(MCSKQ)。这种类型的查询不断报告一组对象,这些对象在查询移动时共同覆盖查询关键字。同时,返回的对象也必须靠近查询对象并且彼此靠近。计算精确的结果集是一个NP-hard的问题。为了降低查询处理的成本,本文提出了基于安全区域技术的算法,在查询对象移动时,保持精确的结果集。在其基础上,本文基于MCKSQ的思想提出新的优化策略,以降低查询处理成本的方法。

面向基于关键词的相似性搜索的嵌入方法有效性分析

FastMap、SparseMap、BoostMap被认为是适用于任何度量空间的嵌入方法。然而之前的研究者高估了它们的适用性,它们在基于关键词的度量空间中并不适用。为了评估它们在关键词空间中的适用性,通过将它们实例化到基于关键词的相似性搜索的场景中,利用嵌入方法与局部敏感哈希相结合的方法,针对它们的嵌入效果进行了研究。重点从精确度、召回率、应力(stress)和距离保存效率方面,给出了它们在不同数据集上的实验结果。发现它们在基于关键词的度量空间中的嵌入效果并不好,得出了它们并不适用于所有的度量空间的结论,并分析了其效果不好的原因。

支持空间数据移动查询的索引研究

随着智能移动设备的普及,空间数据也随之呈现出几何级增长,结合空间对象位置和关键字的查询越来越受到人们的关注.然而,在之前的大量研究中多是假设空间词为不变的,但是在实际生活中,空间对象的位置有许多是移动的,这就可能导致查询结果不符合实际需求.针对上述状况,提出一种支持移动空间关键词查询方法.经实验验证,该方法具备一定的实用性,且查询效率有较大的提高.

规划支持系统(PSS)及其在城市空间规划决策中的应用

规划支持系统(PLANNING SUPPORT SYSTEM,简称PSS)是一个完整的信息系统应用框架,融合了一系列基于计算机技术的信息分析方法和模型,它面向规划师,并辅助其完成特定的规划任务. 详细阐述了规划支持系统的含义、具体的规划支持软件工具“WHAT IF?”的概念模型,并结合实例探讨了在实践中的应用,以期对我国的城市规划理论和实践有所启迪.

荷兰自由集市对我国摊贩空间规划管理的启示

在我国很多城市,摊贩空间管理一直是一道难题。在疫情之后地摊经济重掀浪潮的背景下,亟须反思目前我国摊贩空间规划管理普遍存在的误区与问题。本文分析了荷兰自由集市的发展历程与管理模式,总结了其正面回应摊贩等弱势群体的客观需求与空间权利,并积极维护摊贩内部形成的自我平衡与秩序等经验,建议我国在正视地摊及其文化属性的基础上,对不同类型的摊贩空间制定针对性的管理措施,并对城市不同区域采取符合其功能定位与发展需求的集中与分散相结合的自治管理模式。

长沙市住宿业空间结构时空演化

基于长沙市住宿业数据和空间分析方法,对其住宿业空间结构时空演化特征及其影响因素进行研究,以期能推动长沙市住宿业健康持续发展。结果表明:长沙市住宿业时空演化特征与城市空间结构变化趋同;长沙市住宿业扩张出现往外扩散趋势,扩张方式、速度差异显著,存在多种扩张方式;湖南省政府向南迁移、长沙市政府向西迁移均对本市住宿业空间布局、城市空间结构产生显著正向影响,城市空间结构开始由单一中心向组团式多核心演化,由此影响住宿业的微观选址及区位转移;影响住宿业时空演化的主要因素有交通便利度、地价因素。在此基础上,依据城市空间结构与住宿业空间结构的协同演化关系,顺应市场要求向岳麓区、天心区寻求发展空间,并利用不断修建的地铁等交通工具改善边缘地区的酒店空间布局以及根据园区消费人口承载量适当购建一些中高档、大众商务型酒店等建议。

空间规划背景下工业遗产聚集地的空间治理研究

提升国土空间治理能力和效率是空间规划的重要目标。从空间治理视角切入阐释工业遗产聚集地及其空间治理的内涵,探讨工业遗产聚集地空间治理的特征和作用。选取德国鲁尔区和我国上海两个具有代表性的工业遗产聚集地的空间治理实践进行比较,分析两者工业遗产聚集地和空间治理的特征,尤其是以区域空间规划体系为核心的纵向治理和以土地资源为核心的横向治理两类空间治理模式。在此基础上,总结和讨论多元治理主体中自上而下与自下而上相结合,空间规划作为重要工具介入空间治理,存量规划中土地的增值与分配对空间治理的关键作用。

云计算中改进概率公钥加密的移动设备数据隐私保护方法

基于云计算的服务具有许多优势,但外包数据隐私保护一直以来都有待优化解决。针对云计算中资源受限的移动设备外包数据安全问题,提出一种基于改进概率公钥加密的隐私保护方法。使用概率公钥加密算法加密数据;在云中数据通过搜索其空间关键词进行文件检索;在确保数据准确性和隐私安全性的前提下,实现云计算中移动设备外包数据安全有效加密后的隐私保护。仿真实验结果表明,该方案不仅可以确保数据隐私和计算速度,同时能够减少通信开销。相比于双轮可搜索加密(TRSE)方案、可排序多关键词检索加密(MRSE)方案和实时循环移位加密(RRSE)等方案,该方案在可行性和计算效率方面都有所提升。

基于位置的发布/订阅索引结构

为了使空间文本数据的处理更加快捷准确,针对基于位置的发布/订阅提出了将R-tree与布尔表达式有效结合的索引结构TR-tree.TR-tree主要由文本索引与空间索引组成,其中文本索引根据订阅中谓词的数量和不同的关键谓词将空间文本数据进行订阅分组和谓词分组.文本索引中使用了操作符列表储存谓词,以达到避免重复储存谓词、减少内存使用的目的.空间索引根据关键谓词与谓词数量构建不同的R-tree,增强了空间修剪的性能.实验结果表明TR-tree具有高效的匹配能力与较好的内存管理性能.

基于希尔伯特R树和LDA的混合机制研究

现有的空间关键词搜索方法通常采用以R树为主的混合索引,根据查询位置找到相关文本,查询时通过编辑距离或统计语言模型进行简单的文本匹配。然而多维R树的空间区域重叠率较高,且简单的文本匹配易造成语义相关的文本丢失。为了提高空间查询效率和文本匹配的准确率,构建了一种有效的混合索引结构希尔伯特信息检索树(Hilbert Retrieving information-Tree,HRI-Tree)并进行top-k查询,在Hilbert R树的节点中加入关键词的倒排索引,并采用LDA主题模型,通过主题分类更准确地查询到语义相关的文本,返回与查询文本近似匹配且空间距离相近的top-k结果。上述算法在实验中与当前的方法在查询所需时间、节点重叠覆盖率、文本匹配的准确率等方面进行了比较,显示出其优越的性能。