[發(fā)明專利]一種分布式環(huán)境下基于社會(huì)感知的空間關(guān)鍵字查詢方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810875808.2
• 申請(qǐng)日: 2018-08-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108932347B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙相國(guó);袁野;孫永佼
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/9537
• 分類號(hào): G06F16/9537;G06F16/14;G06F16/13;G06F16/182
• 代理公司: 北京君泊知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11496
• 代理人: 王程遠(yuǎn)

本發(fā)明公開(kāi)了一種分布式環(huán)境下基于社會(huì)感知的空間關(guān)鍵字查詢方法，通過(guò)對(duì)Top?k查詢問(wèn)題進(jìn)行分析，提出解決該問(wèn)題的索引和查詢框架，索引結(jié)構(gòu)引入了社交信息，利用關(guān)鍵字的檢索特點(diǎn)，在SDPR分布式索引結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上提出基于的社會(huì)感知的Top?k查詢算法，通過(guò)輸入查詢參數(shù)，結(jié)果是數(shù)據(jù)集中滿足特定排序函數(shù)排名最高的前k個(gè)對(duì)象，通過(guò)帶有權(quán)重的空間關(guān)鍵字查詢，使得查詢更加精準(zhǔn)，能夠得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及檢索技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種分布式環(huán)境下基于社會(huì)感知的空間關(guān)鍵字查詢方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，各種社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生，這些社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)被普遍使用，已然成為最受用戶歡迎的應(yīng)用，基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)也因此包含著大量有價(jià)值有意義帶有地理位置數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)逐漸成為學(xué)術(shù)研究重要的研究對(duì)象，所謂的空間數(shù)據(jù)就是包含地理位置和文本信息的數(shù)據(jù)，在空間中查詢包含地理信息和文本信息成為頻繁的操作，空間關(guān)鍵字查詢就是在大量的空間目標(biāo)中查詢到符合地理相關(guān)，文本相關(guān)的數(shù)據(jù)。

近幾年來(lái)，通信技術(shù)的發(fā)展和移動(dòng)終端的廣泛使用，基于位置的社會(huì)服務(wù)也層出不窮，空間關(guān)鍵字查詢是以用戶的地理位置信息和多個(gè)查詢關(guān)鍵字作為參數(shù)，返回的是和這些參數(shù)有著空間和文本相關(guān)度的空間對(duì)象。在一個(gè)查詢中，構(gòu)建有效的索引結(jié)構(gòu)，可以極大地提高查詢效率。對(duì)于一個(gè)空間中的索引，是指將對(duì)象的位置信息，大小形狀等按照一定結(jié)構(gòu)排列的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

常見(jiàn)的基于二叉樹的索引技術(shù)，這是較早版本的索引技術(shù)，適用于空間中點(diǎn)狀常見(jiàn)的有KD樹，LSD樹，K-D-B樹等相關(guān)索引結(jié)構(gòu)，然而對(duì)于拓展對(duì)象卻不適用。由于空間的對(duì)象形態(tài)各異(如點(diǎn)，線，面，體等)，組織方式不同，也導(dǎo)致了處理空間中拓展對(duì)象的方式也不相同，主要分為對(duì)空間中對(duì)象映射，分割和界定三類，將空間中的對(duì)象分割，分別存儲(chǔ)在不重疊相交的子空間中，這種類型的空間索引技術(shù)有R+樹，四叉樹，Cell樹等。對(duì)象的界定又被叫做區(qū)域重疊，也就是說(shuō)它允許其子空間重疊，常見(jiàn)的有R樹，R*樹。

隨著用戶量越來(lái)越多，產(chǎn)生了大量的社交數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)還有社交數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長(zhǎng)，導(dǎo)致搜索空間越來(lái)越大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)在面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)量時(shí)存在很多問(wèn)題，處理數(shù)據(jù)成本很高，存在效率很低問(wèn)題，空間數(shù)據(jù)的并行化處理難度較高，并行程序編寫比較難。集中式環(huán)境下的查詢處理效率面臨著極大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的空間關(guān)鍵字查詢已經(jīng)不能解決現(xiàn)狀。

雖然現(xiàn)在的搜索引擎技術(shù)已經(jīng)很成熟，能夠在短時(shí)間內(nèi)給用戶返回大量相關(guān)的數(shù)據(jù)，可是搜索引擎返回的結(jié)果并不一定跟查詢用戶相關(guān)，沒(méi)有考慮查詢用戶的社交關(guān)系，返回的結(jié)果可能并不是用戶關(guān)心的。傳統(tǒng)的空間關(guān)鍵字查詢查詢參數(shù)包含查詢，位置信息和文本信息，這并不能給用戶返回個(gè)性化的結(jié)果，因而將社交數(shù)據(jù)加入到空間關(guān)鍵字查詢中以提高查詢結(jié)果的質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述缺陷或不足，本發(fā)明的目的在于提供一種分布式環(huán)境下基于社會(huì)感知的空間關(guān)鍵字查詢方法，提高查詢速度。

為達(dá)到以上目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種分布式環(huán)境下基于社會(huì)感知的空間關(guān)鍵字查詢方法，包括：

第一步、加載SDPR樹全局的索引，在SDPR樹全局的索引樹中獲取查詢點(diǎn)集中的查詢點(diǎn)所在的分區(qū)；

第二步、在所獲取的分區(qū)內(nèi)分別指向SkSK操作，查詢找到距離該查詢點(diǎn)最近的k個(gè)空間對(duì)象；

第三步、在k個(gè)空間對(duì)象中得到的預(yù)定個(gè)數(shù)最相關(guān)的空間對(duì)象，然后進(jìn)行結(jié)果的排序，獲取最終結(jié)果。

1)、獲取空間數(shù)據(jù),所述空間數(shù)據(jù)包括若干空間對(duì)象,每個(gè)空間對(duì)象包括對(duì)應(yīng)的空間對(duì)象標(biāo)示、空間對(duì)象的地理位置信息、空間中描述對(duì)象的關(guān)鍵字、以及空間對(duì)象的粉絲群體；

2)、利用空間層次分解的Hilbert編碼方式對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，將空間的數(shù)據(jù)劃分到數(shù)據(jù)分區(qū)；