面向集合的反向空间关键字查询研究

发布时间：2022-04-27 20:46

　　GPS设备的迅速普及以及基于位置服务的快速发展,产生了大量带有文本信息的空间对象。面向集合的空间关键字查询（Collective Spatial Keyword Querying,CoSKQ）作为空间关键字查询的变种,成为了当前研究热点之一。本文提出并定义了一种新的面向集合的反向空间关键字查询（Reverse Collective Spatial Keyword Querying,RCoSKQ）,在这种查询中,对于任意一个结果集中的用户,与其他同样覆盖查询关键字集的空间对象集相比,查询点集与该用户的空间相似性最高。但在RCoSKQ查询过程中,面临两个问题,第一,覆盖查询关键字集的空间对象集很多,需要高效的方法过滤掉不合格的对象集;第二,需要快速的方法从用户集中筛选合格用户。本文主要工作如下:本文首先提出了一种基于区域剪枝的查询算法。首先获取所有的集合关键字集,对于每个集合关键字集,分别以每个查询点为中心对空间进行划分。然后,对每个分区的空间进行剪枝,并生成分区影响集。最后,使用分区影响集筛选合格用户。取所有查询点的合格用户的交集,将所有集合关键字集的合格用户合并。其次,在基于区域剪枝算... 

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

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详细摘要
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 面向集合的反向空间关键字查询综述
    2.1 空间关键字查询研究
        2.1.1 单目标空间关键字查询
        2.1.2 多目标空间关键字查询
    2.2 反向最近邻查询研究
        2.2.1 基于预计算的反向最近邻查询
        2.2.2 基于区域剪枝的反向最近邻查询
        2.2.3 基于半空间剪枝的反向最近邻查询
    2.3 存在的问题
    2.4 本章小结
第3章 基于区域剪枝的查询算法
    3.1 引言
    3.2 系统模型
        3.2.1 基本概念
        3.2.2 索引结构
        3.2.3 算法整体概述
    3.3 查询算法
        3.3.1 提取关键字集
        3.3.2 剪枝搜索空间
        3.3.3 验证候选用户
    3.4 实验设计与结果分析
        3.4.1 实验设计
        3.4.2 实验对比
        3.4.3 结果分析
    3.5 本章小结
第4章 基于半空间剪枝的查询算法
    4.1 引言
    4.2 系统模型
        4.2.1 基本概念
        4.2.2 算法整体概述
    4.3 查询算法
        4.3.1 计算影响区域
        4.3.2 过滤用户集合
    4.4 实验设计与结果分析
        4.4.1 实验设计
        4.4.2 实验对比
        4.4.3 结果分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
博士论文
[1]空间文本数据的查询处理技术研究[D]. 刘思彤.清华大学 2015

硕士论文
[1]路网下地理社交文本最近邻查询研究[D]. 陈瑞.浙江大学 2018
[2]基于Voronoi图的路网轨迹数据查询技术研究[D]. 陈宇.杭州电子科技大学 2015
[3]移动对象反向k近邻查询研究[D]. 张栋.浙江大学 2011
[4]移动对象的动态反向最近邻的研究[D]. 杨秀娟.哈尔滨理工大学 2008



本文编号：3649143