基于语义理解的空间关键字查询

发布时间：2020-12-06 03:30

　　最近几年中,随着地理定位技术的不断进步和智能移动设备的广泛使用,基于位置的服务系统（LBS）变得越来越普遍。以百度地图为首的各种基于位置的服务成为了大众化的出行工具,给人们的生产和生活带来了极大的方便。在LBS系统中,空间关键字查询是一种重要的核心技术。现有的空间关键字查询技术主要集中于查询点与空间对象之间的空间和文本相似度,而在很大程度上忽略了两者之间的语义相关性。为了解决这个问题,在本文中,我们研究了基于语义的空间关键字查询,在传统的空间关键字查询基础上加入了对空间对象语义的处理,将语义信息嵌入到对空间对象的查询建模和处理当中,从而提供给用户更加准确而有意义的结果。本文致力于找到k个不仅空间和文本距离上与查询点相近的空间对象,而且要求这些对象与查询点的语义相似。为了支持高效的查询处理,我们提出了新的索引结构NIQ-tree和LHQ-tree,它们层次化地结合了空间、文本以及语义信息,使得在查询处理过程中有效缩小搜索空间。NIQ-tree利用i Distance索引高维度的主题分布,在搜索过程中精确查询且快速确定与查询语义最相似的结果;LHQ-tree利用LSH将空间对象和查询点哈希... 

【文章来源】：苏州大学江苏省

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 课题研究内容
    1.3 文章组织结构
第二章 空间关键字查询的分类及相关研究
    2.1 国内外研究现状
    2.2 空间关键字查询分类
        2.2.1 空间关键字布尔查询
        2.2.2 空间关键字模糊查询
    2.3 本章小结
第三章 基于语义理解的空间关键字查询定义
    3.1 概率主题模型
    3.2 基于语义理解的相关性度量
    3.3 问题定义
    3.4 本章小结
第四章 基于语义理解的空间关键字查询精确处理算法
    4.1 基线索引和搜索算法
        4.1.1 基于Quadtree的算法
        4.1.2 基于MHR-tree的算法
    4.2 基于NIQ-tree的算法
        4.2.1 iDistance简介
        4.2.2 索引结构
        4.2.3 查询处理算法
    4.3 本章小结
第五章 基于语义理解的空间关键字查询近似处理算法
    5.1 LSH简介
    5.2 索引结构
    5.3 查询处理算法
    5.4 本章小结
第六章 实验分析
    6.1 实验设定
    6.2 算法性能比较
    6.3 iDistance参数评估
    6.4 LSH参数评估
    6.5 本章小结
第七章 基于语义理解的空间关键字查询系统
    7.1 系统实现环境
    7.2 系统详细实现
        7.2.1 索引模块
        7.2.2 空间关键字查询模块
        7.2.3 用户交互模块
    7.3 系统展示
        7.3.1 管理员视角系统展示
        7.3.2 用户视角系统展示
    7.4 本章小结
第八章 总结与展望
    8.1 全文总结
    8.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于对象集合的空间关键词查询[J]. 梁银,董永权.  计算机应用. 2014(07)
[2]道路网中的移动对象连续K近邻查询[J]. 赵亮,陈荦,景宁,廖巍.  计算机学报. 2010(08)
[3]支持关键词搜索的空间连接查询研究[J]. 陈德华,刘良旭,乐嘉锦.  计算机科学. 2009(07)



本文编号：2900637