[發(fā)明專利]一種基于基態(tài)修正模型的高效時(shí)空數(shù)據(jù)檢索方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410318305.7
• 申請(qǐng)日: 2014-07-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104063490B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張豐;杜震洪;劉仁義;劉校妍;方涯盼
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司33200
• 代理人: 張法高

1.一種基于基態(tài)修正模型的高效時(shí)空數(shù)據(jù)檢索方法，其特征在于它的步驟如下：

1）設(shè)計(jì)雙基態(tài)的存儲(chǔ)模式管理時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的最初始狀態(tài)和最現(xiàn)勢(shì)狀態(tài)，分別稱為初始基態(tài)和現(xiàn)勢(shì)基態(tài)，初始基態(tài)是數(shù)據(jù)庫(kù)的最原始狀態(tài)，一旦存儲(chǔ)則保持不變；現(xiàn)勢(shì)基態(tài)是時(shí)空演變的結(jié)果，表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)在當(dāng)下的狀態(tài)，現(xiàn)勢(shì)基態(tài)總是隨著現(xiàn)實(shí)世界的變化而時(shí)時(shí)更新以保持其現(xiàn)勢(shì)性，即現(xiàn)勢(shì)基態(tài)時(shí)刻處于動(dòng)態(tài)更新中以保持其與當(dāng)下?tīng)顟B(tài)的一致性；

2）采用事件修正的方式對(duì)現(xiàn)勢(shì)基態(tài)進(jìn)行即時(shí)的更新；

所述的步驟2）為：事件是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界一系列變化的集合、描述，并將其映射到數(shù)據(jù)庫(kù)中，采用事件修正的方式對(duì)現(xiàn)勢(shì)基態(tài)進(jìn)行即時(shí)的更新，即現(xiàn)時(shí)世界一旦發(fā)生了可識(shí)別的變化，即以事件的形式驅(qū)動(dòng)時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的演變；而事件引起的舊現(xiàn)勢(shì)基態(tài)相對(duì)于新現(xiàn)勢(shì)基態(tài)之間的變化量以事件負(fù)增量的形式進(jìn)行存儲(chǔ)組織，在歷史時(shí)空序列中，以事件負(fù)增量的方式組織每次事件引發(fā)的變化量，以低冗余的修正方式存儲(chǔ)詳細(xì)的歷史軌跡;

3）當(dāng)歷史信息久遠(yuǎn)時(shí)，設(shè)計(jì)相對(duì)于初始基態(tài)的高級(jí)修正，即修正版本，對(duì)一定歷史時(shí)間段之間的事件負(fù)增量進(jìn)行集合、逆轉(zhuǎn)，構(gòu)建特定時(shí)刻相對(duì)于初始基態(tài)的整體修正，建立數(shù)據(jù)庫(kù)在該時(shí)刻的邏輯快照；

修正版本在構(gòu)建的時(shí)候需要依賴初始基態(tài)或者上一個(gè)修正版本，結(jié)合兩者之間的事件負(fù)增量生成，實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

3.1設(shè)置初始基態(tài)或者上一個(gè)修正版本作為計(jì)算基礎(chǔ)基態(tài)；

3.2獲取基礎(chǔ)基態(tài)與需要建立的修正版本兩者之間所有事件的集合；

3.3遍歷上述的事件集合，獲取每個(gè)事件的負(fù)增量并累積；

3.4通過(guò)基礎(chǔ)基態(tài)和累積負(fù)增量的邏輯計(jì)算，獲取目標(biāo)修正版本狀態(tài);

4）在進(jìn)行歷史檢索時(shí)，根據(jù)修正版本的時(shí)間屬性獲取距離目標(biāo)點(diǎn)最近的正向修正版本和逆向修正版本；

5）根據(jù)修正版本與目標(biāo)點(diǎn)之間的事件負(fù)增量荷載，從步驟4）中得到的兩個(gè)修正版本中選取距離目標(biāo)點(diǎn)最近的修正版本；

所述的步驟5）為：

根據(jù)修正版本與目標(biāo)點(diǎn)之間的事件負(fù)增量荷載，從步驟4）得到的正向和逆向兩個(gè)修正版本中選取距離目標(biāo)點(diǎn)最鄰近的修正版本，即操作數(shù)最少的修正版本，實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

4.1獲取前版本和后版本距離目標(biāo)點(diǎn)的事件集合，并通過(guò)事件集合分別獲取兩種版本距離目標(biāo)點(diǎn)的負(fù)增量容量，即負(fù)增量條數(shù)；

4.2選取負(fù)增量容量最小的版本作為距離目標(biāo)點(diǎn)最鄰近的修正版本;

6）以最鄰近修正版本為基礎(chǔ)，結(jié)合該修正版本與目標(biāo)點(diǎn)之間的事件負(fù)增量，通過(guò)邏輯計(jì)算獲取目標(biāo)點(diǎn)的要素狀態(tài);

通過(guò)步驟5）獲取到的最鄰近版本，以最鄰近修正版本為基礎(chǔ)，獲取該修正版本和目標(biāo)點(diǎn)之間的事件負(fù)增量，通過(guò)最鄰近版本和負(fù)增量之間的正向或逆向邏輯計(jì)算得到目標(biāo)點(diǎn)的要素狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

5.1獲取最鄰近修正版本距離目標(biāo)點(diǎn)的事件集合并累積每個(gè)事件的負(fù)增量；

5.2當(dāng)最鄰近修正版本建立在目標(biāo)點(diǎn)時(shí)間之后，則用最鄰近修正版本邏輯加上過(guò)程5.1中獲取的負(fù)增量集合，得到目標(biāo)點(diǎn)的要素狀態(tài)；

5.3當(dāng)最鄰近修正版本建立在目標(biāo)點(diǎn)時(shí)間之前，則用最鄰近修正版本邏輯減去過(guò)程5.1中獲取的負(fù)增量集合，得到目標(biāo)點(diǎn)的要素狀態(tài)。