[發明專利]云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統在審
| 申請號: | 201610083273.6 | 申請日: | 2016-02-05 |
| 公開(公告)號: | CN105760470A | 公開(公告)日: | 2016-07-13 |
| 發明(設計)人: | 季長清;陶帥;王寶鳳;汪祖民;王慧 | 申請(專利權)人: | 大連大學 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人: | 畢進 |
| 地址: | 116622 遼寧省*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 計算 環境 基于 空間 近鄰 查詢 醫療 呼叫 系統 | ||
1.一種云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統,其特征在于:包括云中心服務系統和智能移動客戶端系統,云中心服務系統用于進行倒排網格索引的建立,以及執行分布式大規模反近鄰算法;智能移動客戶端適應不同用戶功能需求與使用習慣,通過內置的定位系統和運營商的基站,以及依托網絡獲取自身的實時空間地理位置,發起醫療呼叫請求,并與云中心服務系統進行信息交互。
2.根據權利要求1所述的云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統,其特征在于:當客戶發出醫療呼叫請求后,由智能移動客戶端的定位系統自動采集并提交客戶和客戶附近的移動醫療車的位置信息至云中心服務系統,云中心服務系統通過采集到的客戶和客戶附近的移動醫療車的位置信息,建立客戶位置信息的分布式倒排網格索引,并對客戶位置及其附近移動醫療車的位置進行分布預處理,且按照需要進行定期動態更新;由云中心服務系統使用倒排網格索引進行分布式時空信息的反最近鄰查詢,并返回最優移動醫療車信息給移動客戶端系統。
3.根據權利要求2所述的云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統,其特征在于:倒排網格索引的處理步驟具體為:給定空間數據集P與Q,P與Q是由歐幾里德空間數據點組成的集合,數據集P具有客戶位置以及Q具有移動醫療車位置信息,對于P中的客戶位置點p,來查詢q∈Q在數據集Q的位置用表達式q(x,y)表示,點q包含移動醫療車的位置信息及其周邊的客戶信息,將以上大數據集文件存儲到分布式文件系統HDFS上,HDFS會自動將其分割成很多數據分塊,每個Mapper讀入一個輸入數據分片,然后每個Mapper分析數據分片中的空間數據點,并計算出空間數據點到網格單元格的映射,最后Mapper把單元格p(i,j)在網格當中的位置作為key,把點q(x,y)的位置信息作為value,并將該<key,value>對應輸出,Reducer則把Mapper讀取的數據輸出,并收集相同單元格(key)中的點數據,然后輸出單元格索引和包含在該單元格中的點的集合。
4.根據權利要求1-3任一項所述的云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統,其特征在于:大規模反近鄰查詢(SRNN)的定義為:假設有一個由空間對象p組成的N維空間D以及查詢對象q,反最近鄰查詢是通過遍歷所有對象p∈P并找出滿足:RNN(q)={p∈P|Dist(p,q)<Dist(p,p')},這里的Dist()是兩個對象之間的歐氏距離,p'是P中離p第k遠的近鄰對象,SRNN查詢處理過程,可以分解為兩個分別獨立的空間處理過程:其中過濾階段為:以p為中心,初始化輪圈半徑rδ,對這個圓型區域覆蓋的單元格區域進行監控,當在并行執行中增加半徑rδ時,會觸發新的一輪PCT用以增量更新近鄰對象,經過迭代執行過程,在單位時間片內,只需要監控半徑rδ所對應的區域S而不用監控整個數據空間,最終通過增量的執行PCT算法可以找到p周圍空間的所有鄰居并作為候選結果集Scnd,整個計算過程,是把PCT作為一種可以在分布式環境下支持大規模的空間對象查詢的可擴展查詢算法來執行;驗證階段:驗證階段主要是通過計算檢查所有的Scnd候選集,排除候選集中不屬于RNN的點從而獲得最終正確的RNN結果,把Scnd中的每一個點作為查詢點,通過執行分布式kNN查詢算法,來計算Scnd集中每一個點各自的反向鄰居來驗證其是否為q的RNN,對于每一個候選集Scnd中的點,采用分布式的機制來并發進行驗證。
5.根據權利要求4所述的云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統,其特征在于:大規模反最近鄰查詢中二分超平面剪枝方法的應用。
6.根據權利要求5所述的云計算環境下基于空間反近鄰查詢的醫療呼叫系統,其特征在于:基于網格索引的大規模反最近鄰查詢的方法為:首先建立空間網格索引,并對網格空間進行整體掃描,從而建立了倒排網格索引,在Map函數中對分片數據區域用PCT輪圈算法,以點ci為圓心,半徑r=|ci,si|進行輪圈,并將圓區域內或與圓邊界相交的網格Cell(i)的Counter(gi)值計為1,即Counter(gi)=1;每個分片數據區域單獨處理完后,最后在Reduce函數中合并,合并的過程中,按照網格處理算法進行掃描,每次掃描的過程中,對重疊的網格Cell(i)的Counter(gi)值累加,最后輸出整個空間區域權值W最大Cell(j)。
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