本文關(guān)鍵詞：空間文本數(shù)據(jù)的查詢處理技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著GPS技術(shù)的快速發(fā)展和移動智能設(shè)備的日益普及,出現(xiàn)了越來越多的基于地理位置的服務(wù)(LBS)。這些服務(wù)產(chǎn)生了大量的空間文本數(shù)據(jù),既包括空間地理位置,又包括文本描述。這給傳統(tǒng)的以文本型數(shù)據(jù)為主的查詢處理技術(shù)帶來了極大的挑戰(zhàn),主要體現(xiàn)在兩個方面:(1)查詢效果的好壞通常與底層數(shù)據(jù)的質(zhì)量密切相關(guān),針對空間文本數(shù)據(jù),如何有效的從多個數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)并去除其中冗余的部分。(2)在處理各類查詢請求時,如何充分的利用空間坐標(biāo)和文本關(guān)鍵詞來優(yōu)化查詢算法,提高搜索性能。本文的主要研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)點(diǎn)如下:1.空間文本數(shù)據(jù)的融合:傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法只針對純空間數(shù)據(jù)或者純文本數(shù)據(jù)。為了解決這個問題,本文提出一種基于混合前綴簽名的融合技術(shù)。一方面,針對空間部分,設(shè)計(jì)最小包圍矩形(MBR)前綴剪枝算法,利用空間相似性閾值,為每條數(shù)據(jù)選取特定的子區(qū)域來產(chǎn)生空間簽名,由于該區(qū)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原有MBR,因此能夠更快速的定位到候選數(shù)據(jù);另一方面,設(shè)計(jì)混合前綴簽名算法,通過合并非頻繁的關(guān)鍵詞來增加索引利用率,并根據(jù)關(guān)鍵詞的地理分布特點(diǎn)產(chǎn)生不同的空間劃分,最后自適應(yīng)的結(jié)合空間和文本前綴來產(chǎn)生混合簽名,加強(qiáng)剪枝能力,快速的找到在空間和文本上都非常相似的數(shù)據(jù)。2.空間文本數(shù)據(jù)的Top-k檢索:傳統(tǒng)的Top-k檢索算法沒有針對文本部分進(jìn)行優(yōu)化。為了解決該問題,本文提出一種基于劃分的檢索算法。它利用TA的思想,增量的找到當(dāng)前空間相似性最高或文本相似性最高的數(shù)據(jù),并動態(tài)的合并它們得到候選結(jié)果。在建立索引時,按照空間區(qū)域和文本相似性區(qū)間將數(shù)據(jù)劃分成桶,以桶為整體估計(jì)數(shù)據(jù)的相似性,在每個桶內(nèi)部搜索Top-k結(jié)果并進(jìn)行合并。通過這種方式,優(yōu)先定位到相似度高的桶,避免訪問大量的無用數(shù)據(jù)。3.空間文本數(shù)據(jù)的Top-k近似檢索:傳統(tǒng)的Top-k近似檢索算法不能同時支持“字符級別的容錯”和“Top-k”這兩種需求。針對該問題,本文設(shè)計(jì)一種混合型層次索引結(jié)構(gòu)(HLtree)。它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布動態(tài)的選擇路標(biāo),并利用路標(biāo)來指引數(shù)據(jù)進(jìn)行層次劃分,保證同一劃分內(nèi)的數(shù)據(jù)在空間和文本上彼此接近。為了支持多關(guān)鍵詞檢索,算法增量的找到與每個查詢關(guān)鍵詞相近的數(shù)據(jù),并按照一定策略進(jìn)行合并。此外,為了避免依次計(jì)算數(shù)據(jù)與路標(biāo)之間的相似性,算法設(shè)計(jì)了字符刪除策略,利用索引結(jié)構(gòu)來產(chǎn)生數(shù)據(jù)劃分,加速建立索引和查詢處理的過程。
【關(guān)鍵詞】：空間文本數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)融合 數(shù)據(jù)檢索 基于地理位置的服務(wù)
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 選題背景與研究動機(jī)9-14
• 1.1.1 空間文本數(shù)據(jù)的融合10-12
• 1.1.2 空間文本數(shù)據(jù)的Top-k檢索12-13
• 1.1.3 空間文本數(shù)據(jù)的Top-k近似檢索13-14
• 1.2 主要研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)14-16
• 1.3 章節(jié)安排16-17
• 第2章 空間文本數(shù)據(jù)的融合17-57
• 2.1 預(yù)備知識17-23
• 2.1.1 問題定義17-19
• 2.1.2 相關(guān)工作19-20
• 2.1.3 基準(zhǔn)方法20-23
• 2.2 基于前綴過濾的解決方法23-31
• 2.2.1 基于過濾驗(yàn)證的基本框架23-24
• 2.2.2 空間簽名與文本簽名的選擇24-26
• 2.2.3 空間簽名與文本簽名的組織26-29
• 2.2.4 排序策略29-30
• 2.2.5 復(fù)雜度分析30-31
• 2.3 基于MBR前綴的解決方法31-38
• 2.3.1 前綴MBR的產(chǎn)生策略31-35
• 2.3.2 基于MBR前綴的融合算法35-38
• 2.4 基于混合前綴的解決方法38-44
• 2.4.1 混合前綴的產(chǎn)生策略和融合算法38-42
• 2.4.2 格子粒度的選擇42-43
• 2.4.3 R ? S型數(shù)據(jù)融合與其他近似性函數(shù)43-44
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-55
• 2.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置44-45
• 2.5.2 簽名模式的評測45-47
• 2.5.3 MBR前綴技術(shù)的評測47-50
• 2.5.4 混合前綴技術(shù)的評測50-51
• 2.5.5 排序策略的評測51-52
• 2.5.6 可擴(kuò)展性的評測52-53
• 2.5.7 與現(xiàn)有算法比較53-54
• 2.5.8 R-S型數(shù)據(jù)融合效果的評測54-55
• 2.5.9 各種相似性函數(shù)的評測55
• 2.6 本章小結(jié)55-57
• 第3章 空間文本數(shù)據(jù)的Top-k檢索57-77
• 3.1 預(yù)備知識57-61
• 3.1.1 問題定義57-59
• 3.1.2 相關(guān)工作59-60
• 3.1.3 基準(zhǔn)方法60-61
• 3.2 增量式的Top-k檢索算法61-68
• 3.2.1 基本框架61-64
• 3.2.2 增量式的空間最優(yōu)檢索算法64-65
• 3.2.3 增量式的文本最優(yōu)檢索算法65-68
• 3.3 基于劃分的檢索算法68-71
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-76
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置71
• 3.4.2 對參數(shù)k的評測71-72
• 3.4.3 對參數(shù) α 的評測72-74
• 3.4.4 對查詢關(guān)鍵詞數(shù)量的評測74-75
• 3.4.5 對時間和空間可擴(kuò)展性的評測75-76
• 3.5 本章小結(jié)76-77
• 第4章 空間文本數(shù)據(jù)的Top-k近似檢索77-99
• 4.1 預(yù)備知識77-82
• 4.1.1 問題定義77-79
• 4.1.2 相關(guān)工作79-81
• 4.1.3 基準(zhǔn)方法81-82
• 4.2 混合型路標(biāo)指引樹82-91
• 4.2.1 基本思路82-84
• 4.2.2 HLtree的構(gòu)建算法84-88
• 4.2.3 HLtree的單關(guān)鍵詞檢索算法88-90
• 4.2.4 HLtree的多關(guān)鍵詞的檢索算法90-91
• 4.3 路標(biāo)的選擇策略91-93
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果93-98
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置93-95
• 4.4.2 對查詢詞數(shù)量的評測95-96
• 4.4.3 對參數(shù)k的評測96
• 4.4.4 對時間和空間可擴(kuò)展性的評測96-98
• 4.5 本章小結(jié)98-99
• 第5章 總結(jié)與展望99-101
• 5.1 論文主要研究工作總結(jié)99-100
• 5.2 進(jìn)一步研究工作及展望100-101
• 參考文獻(xiàn)101-108
• 致謝108-110
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果110-111

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