【摘要】：在線位置服務(wù)技術(shù)日益普及,用戶能夠很容易獲得他們的地理位置信息.隨之產(chǎn)生了各類有關(guān)空間關(guān)鍵字的查詢,這些查詢可以提供定位服務(wù)的基本查詢功能.研究了基于位置的偏好查詢處理技術(shù),旨在為用戶找到一個(gè)目的地,找到的結(jié)果應(yīng)該滿足指定的特性,并且靠近滿足用戶提出的偏好.同時(shí),提出一種新穎的查詢框架,該框架通過對(duì)IR-tree的節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展給出預(yù)計(jì)算信息表,根據(jù)擴(kuò)展的IR-tree能夠減少搜索空間并提出準(zhǔn)確計(jì)算方法來有效地回答基于位置的偏好查詢.在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出方法的有效性.
【圖文】：

于四個(gè)方面:1)空間中對(duì)象N的總數(shù)量;2)每個(gè)節(jié)點(diǎn)中對(duì)象或者孩子節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;3)每個(gè)節(jié)點(diǎn)中包含特征的F的數(shù)量;4)在每一個(gè)預(yù)計(jì)算信息表中的列Node中元素B的數(shù)量．考慮擴(kuò)展IＲ－tree索引中葉子節(jié)點(diǎn)層，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)需要F·B的存儲(chǔ)空間并且有N/C個(gè)節(jié)點(diǎn)在這一層，因此葉子節(jié)點(diǎn)層的空間復(fù)雜度為O(N/C·F·B)．相似地，葉子節(jié)點(diǎn)的父親節(jié)點(diǎn)層的空間復(fù)雜度也為O(N/C·F·B)．當(dāng)同時(shí)考慮葉子節(jié)點(diǎn)層和其父親節(jié)點(diǎn)層，那么空間復(fù)雜度為O(N/C2·F2B)．圖1索引結(jié)構(gòu)Fig.1Structureofindex(a)—擴(kuò)展IＲ－tree;(b)—預(yù)計(jì)算信息表．同樣地，當(dāng)考慮到從葉子節(jié)點(diǎn)層到第i層的空間復(fù)雜度為(N/Ci·FiB)．在最壞的情況下，假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)中的特征都不同，并且在每個(gè)預(yù)計(jì)算信息表中的列ＲNNlist中的元素B的最大數(shù)量等于每個(gè)節(jié)點(diǎn)C的數(shù)量．那么，，將得到葉子節(jié)點(diǎn)的空間復(fù)雜度為O(N·B)，葉子節(jié)點(diǎn)的父親節(jié)點(diǎn)層的空間復(fù)雜度為O(N·B)，以此類推．從給定條件可以得到擴(kuò)展IＲ－tree的所有層的數(shù)量logBN，這樣可以計(jì)算得到擴(kuò)展IＲ－tree索引的空間復(fù)雜度為O(NB·logBN)．5基于位置的偏好查詢算法給定一個(gè)LP查詢，準(zhǔn)確算法返回k個(gè)位置的偏好得分的最高值的候選地理對(duì)象．處理LP查詢的準(zhǔn)確算法是在擴(kuò)展IＲ－tree的最佳優(yōu)先遍歷算法(例如文獻(xiàn)［12］)的基礎(chǔ)上提出的．最佳優(yōu)先遍歷算法中，一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列被使用，主要用來跟蹤節(jié)點(diǎn)和未被訪問的對(duì)象，并且S(q，o)的值被作為對(duì)象o的主鍵，對(duì)于所有的對(duì)象oi

本文編號(hào)：2523273