集合空间关键字内聚组查询方法

给定一个道路网络和社交网络,集合空间关键字查询的目的是找到一组兴趣点,该组兴趣点的文本信息包含所有查询关键字,与查询的位置较近且彼此之间的距离较小。内聚组查询的目的是找到在地理位置和社交关系上紧密联系的一组用户;而集合空间关键字内聚组查询的目的是找到满足查询要求的一对最佳匹配的兴趣点集合和用户集合。针对这一问题,提出一种新的集合空间关键字内聚组查询处理模式。首先通过快速贪心查询过程获得候选兴趣点集合,然后使用core-tree结构存储(k,c)-core核心分解的结果,从而提高内聚组查询效率,并且保证查询结果能够同时满足用户之间的社会关系约束和兴趣点之间的空间位置约束。通过在真实数据集上开展实验,结果表明提出的方法比枚举方法的查询效率快1~2个数量级,并且具有较高查询准确性。

空间关键字top-k查询的why问题

为提高空间关键字top-k查询的why问题处理效率,设计了一种名为WIR-tree的索引结构,以在访问非叶子结点下的子树之前,先估算其索引的所有对象与查询之间的空间距离和文本相似性的上限值,进而进行剪枝操作.此外,基于所构建的WIR-tree,提出了一种WSKQK算法,通过编辑距离递增方式枚举关键字集,并结合查询处理提早结束策略,加速空间关键字top-k查询why问题的整个处理过程.最后,通过与现有的基于setR-tree索引的BS算法进行对比实验,验证了所提方法的高效性和可扩展性.

信息时代社区养老空间配置的变化、机遇和建议——基于线上、线下融合服务的视角

线上、线下融合的社区养老服务是新时期我国老龄事业的重要基础,但规划界较少探究其空间配置优化的机遇和方法。文章剖析线上、线下融合的社区养老服务的一系列变化,包括服务方式远程化、内容多元化、层级扁平化,发现其服务供给空间与享用空间分离,由此造成设施小型化与建设成本下降、服务供给空间扩展、服务享用空间泛在化等,带来社区养老服务供给均等化、养老资源下沉至老年人生活空间等机遇。文章构想“信息平台—养老休闲圈—为老服务圈”的社区养老圈体系,并以武汉市武昌区为例构建优化策略,对社区养老空间均衡配置、城市公共服务设施规划实施有一定的应用价值。

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。

空间关键词搜索研究综述

由于越来越多的数据具有位置和文本双重属性,空间关键词查询(spatial keyword query,简称SKQ)应运而生.一个SKQ以一个地理位置和若干关键词作为参数,返回满足空间与文本约束的结果,这些结果往往根据指定公式排列.对现有的空间关键词搜索技术进行了梳理,首先对问题进行了描述,对挑战进行了分析;然后分析了基本空间关键词搜索技术.将文献中提出的各种空间关键词查询进行了划分,对现有的查询处理技术进行分类,对每种类型的技术,从索引技术和查询算法两个方面进行了总结,并从多个角度对它们进行了比较.其后介绍了扩展空间关键词搜索技术,还介绍了与该问题相关的其他研究工作.最后指出了研究中存在的不足以及以后的研究方向.

一种基于HBase的高效空间关键字查询策略

随着移动定位技术的发展以及智能手机的普及,互联网中空间文本对象的数量正在急速增长,如何在规模庞大且动态增长的空间文本对象中进行高效的空间关键字查询成为了许多空间关键字查询应用所关心的问题.现有的方法通常利用基于R树和倒排索引的混合索引结构来处理空间关键字查询,然而,面对数量巨大而且不断增长的空间文本对象,这些方法往往难以为空间关键字查询的高效性和扩展性提供支持.对此,提出一种基于HBase的空间文本数据索引结构SK-HBase.SK-HBase以HBase作为数据存储,通过有效的数据分配策略对空间文本对象的空间信息和文本信息同时进行索引.在SK-HBase的基础上,本文提出了两种空间关键字查询算法,以保证不同空间范围下的空间关键字查询的高效性和可扩展性.实验证明,我们的方法能够在海量数据下进行高效的空间关键字查询并具有良好的可扩展性.

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.

RB树:一种支持空间近似关键字查询的外存索引

空间近似关键字查询包含一个空间条件和一组关键字相似性条件,这种查询在空间数据库中返回同时满足以下条件的对象:1)对象的位置信息满足查询中的空间条件;2)对于查询中的任何一个关键字,对象中至少包含一个关键字与其相似度大于给定阈值.随着当前数据的爆炸性增长,空间数据库无法完整地存放在内存中,因此空间数据库需要支持空间近似关键字查询的外存索引.目前,还没有在外存中支持精确的空间近似关键字查询的索引结构.设计了一种新型的外存索引RB树,在外存中支持精确的空间近似关键字查询.RB树支持的空间近似关键字查询包括多种空间条件,如范围查询、NN查询,同时支持多种关键字相似性度量,包括编辑距离、规范化编辑距离等.通过真实数据中的性能测试验证了RB树的效率.

路网中空间关键字连续范围查询算法研究

空间关键字查询相对传统的位置相关查询而言更能满足实际查询处理的需要。着重探讨路网中结合距离和关键字相似度两个因素的空间关键字查询处理问题,提出解决路网中空间关键字连续范围查询(CRSKQ)的有效方法。提出了一个综合考虑了路网上的道路、对象和路网的连通性的路网模型以支持CRSKQ查询的处理。为了实现连续监控,所提出的算法包括两个阶段,即初始结果获取和查询结果连续监控。初始结果监控阶段,通过路网扩展和关键字匹配寻找满足要求的结果对象;在连续监控阶段,充分利用前面时刻的查询结果来减小连续监控的代价。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。

一种基于HBase的空间关键字查询算法

针对传统关系数据库处理海量空间文本数据的不足,基于HBase数据库提出了一种结合Geohash编码与分词技术的空间文本索引方案,并基于该空间文本索引提出了一种多边形区域内的空间关键字查询算法。通过与传统经纬度索引方案的实验比较,验证了算法的高效性和可扩展性。

路网上范围受限的Top-k空间关键字查询

空间关键字查询是现在数据库领域的研究热点,查询时同时考虑对象与查询点的位置相关性和文本相关性.本文提出了路网上范围受限的Top-k空间关键字查询,查询返回在约束范围R内,满足关键字要求,并且距离查询点最近的前k个对象.尽管范围受限的近邻查询在欧式空间已经被研究过,但在路网中并没有关于这方面的研究.基于此,本文提出一种有效的算法.首先,为路网中的顶点建立标签索引,然后,为对象建立网格索引,查询时利用网格索引锁定查找范围,利用标签索引计算查询点与对象间的距离.最后,通过实验验证了该算法的有效性.

面向集合和方向的空间关键字查询

随着便携式GPS设备的普及,基于位置的地理信息服务也显得越来越重要,人们对于地理信息服务的需求也是越来越多样化.实际生活中,人们开始关注特定方向角内的面向集合的空间关键字查询,例如查找一个位于工作地点东北方向的小区,并要求该小区附近有相应的生活、娱乐设施.为满足此需求,本文定义一种新的查询,即面向集合和方向的空间关键字查询.定义了一种评价函数,从而可以为用户返回k个查询结果.提出一种基于网格状的索引结构的查询算法,提出方向近邻查找终止和包围近邻查找终止策略.最后,分别用真实数据和随机生成数据验证了算法的有效性.

传感器网络空间关键字近似Top-k查询算法

提出了一种基于节点剪枝的Top-k査询算法.定义集合支配区域与剪枝规则,根据用户查询位置的变动,按照给定的剪切规则,对传感器网络节点进行剪枝处理,将符合规则的节点预先筛除,运用统计学抽样理论,设计了空间关键字近似Top-k查询算法.在2个真实数据集上进行验证.实验结果表明,该算法能够满足传感器网络环境中用户的需求,并且相比于边界距离增量算法(IBD)与基于改进的MW-Voronoi区域的空间关键字查询算法(MSK-uvr),其网络通信开销较低.

降雨空间插值方法的比较与改进

对几种常用的降雨空间插值方法,如泰森多边形法、距离平方倒数法、克里金方法的优缺点进行了分析和比较.考虑到高程对降雨量影响较大,在协克里金方法的基础上将高程作为第2类影响因素引入降雨量的空间插值方法中,并提出了引入高程信息的协克里金方法.将3种方法(距离平方倒数法、普通克里金方法、引入高程信息的协克里金方法)用于沿渡河流域降雨量的插值计算,结果表明,考虑高程信息的协克里金方法的插值效果明显优于其他2种方法.

基于MPB-Tree索引的空间数据多关键词模糊查询算法研究

随着具有定位功能的智能设备的大量使用,产生出海量的空间数据,每条数据中包含的信息越来越多,而以往的查询算法多数仅对单个关键词进行查询,已难以满足用户更为个性化的需求.为此,本文提出一种多空间关键词模糊查询算法,在该算法中,将以往的两维空间距离计算转化为莫顿码匹配提升查询效率,且与模糊查询算法融合支持查询的容错.实验结果表明,该算法的效率及准确性较以往查询算法有较大提高.

基于位置-文本关系的空间对象top-k查询与排序方法

针对普通的空间关键字查询通常会导致多查询结果的问题。本文提出了一种基于空间对象位置-文本相关度的top-k查询与排序方法,用于获取与给定空间关键字查询在文本上相关且位置上相近的典型空间对象。该方法分为离线处理和在线查询处理2个阶段。在离线阶段,根据空间对象之间的位置相近性和文本相似性,度量任意一对空间对象之间的位置-文本关系紧密度。在此基础上,提出了基于概率密度的代表性空间对象选取算法,根据空间对象之间的位置-文本关系为每个代表性空间对象构建相应的空间对象序列。在线查询处理阶段,对于一个给定的空间关键字查询,利用Cosine相似度评估方法计算查询条件与代表性空间对象之间的相关度,然后使用阈值算法(threshold algorithm,TA)在预先创建的空间对象序列上快速选出top-k个满足查询需求的典型空间对象。实验结果表明:提出的空间对象top-k查询与排序方法能够有效地满足用户查询需求,并且具有较高的准确性、典型性和执行效率。

区域经济演进过程中的“空间不匹配”

从区域经济演进过程中引发的空间问题出发,将“空间不匹配”问题研究的重点集中于协调择业者与企业之间的冲突,弱化空间问题引起的供需不对称。从供给、需求和制度安排三个方面解释“空间不匹配”现象的出现。这一问题的解决依赖于以价格为手段的市场机制和以制度安排为手段的调控机制的共同作用。

已知社交和文本的Top-k位置查询

空间关键字查询处理是数据库领域近年来的研究热点,为进一步提高用户的满意度,将用户的社交信息应用于空间关键字查询中.提出已知社交和文本的Top-k位置查询,给定用户社交关系、位置和多个关键字,为用户返回k个用户可能感兴趣的对象,这k个对象的选择依赖于三个方面:空间邻近、文本相似度和社交相似度.用rank函数作为衡量的标准,返回k个得分最高的对象.在查询算法中,提出了三种裁剪策略,包括距离、文本和社交的裁剪,提高了查询速度,并通过实验验证了本文所提方法的有效性.

一种新的面向集合的空间关键字查询方法

面向集合的空间关键字查询处理是数据库领域近年来的热点研究课题.针对已有查询的不足,定义一种新的描述集合质量的Cost函数,提出一种新的面向集合的空间关键字查询方法,并证明基于该Cost函数的查询问题是NP完全问题.对于给定的对象数据集D={o1,o2,…,on},q为包含位置信息和关键字集合的查询点,查询返回的是在对象数据集D中,既满足查询点q的全部关键字,又能成为q的近邻且较紧凑的对象集合.为处理该查询,利用最小圆覆盖包含全部关键字的对象集合,并采用有效的裁剪策略分别实现了该查询的近似查询算法和精确查询算法.最后通过实验验证了所提算法的有效性.

旅游目的地空间结构体系构建研究——以长江三峡为例

文章首先解析了旅游目的地空间结构等概念,归纳出旅游目的地空间结构的要素,并在此基础之上从三个层面构建了旅游目的地空间结构体系,最后将此体系应用于长江三峡旅游目的地空间结构体系的构成,分析了三峡工程给三峡区域旅游空间结构体系造成的影响和空间格局的演变,提出了旅游开发的应对策略。