面向轨迹大数据的压缩空间算法研究

大量定位技术和移动技术的成熟为多源、多模态数据的增加奠定了基础,其中有关运动物体轨迹的GPS轨迹数据增长尤为突出。因此,提出了一种路网轨道压缩算法。首先,在预处理步骤中,将轨迹分解为空间路径和时间序列。其次,在压缩步骤中,设计对空间路径执行空间压缩的算法,以及对时间序列并行执行时间压缩的算法。

查询主题分类方法研究

【目的】通过对查询串进行扩展,实现查询串的主题分类。【方法】利用伪相关反馈技术得到查询串扩展文本抽取文本特征,并提出一种向量空间压缩算法对特征进行融合,分别利用向量余弦夹角和SVM模型对其进行分类。【结果】实验结果中正确率、召回率、F值和整体正确率分别达到90.34%、89.34%、89.67%和89.24%。【局限】根据搜索引擎返回结果进行查询扩展,在线处理效率不高。【结论】该方法对查询主题分类是有效的,并且利用机器学习方法比利用余弦夹角有更好的效果,且对于提高搜索引擎质量有重要意义。