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郝晋瑶  牛保宁  康家兴 《软件学报》2020,31(8):2543-2556
游客倾向于采用个性化的旅游路线,规划这样的路线需要综合考量路径长度、路径开销和路径覆盖的兴趣点.关键词覆盖最优路径查询(KOR)就是用于规划这样的路线的一类查询,其处理过程通常包括预处理和路径拓展.由于路网图规模的不断扩大,现有算法预处理所需内存开销急剧上升,由于内存不足,导致较大规模的路网不能处理;路径拓展搜索空间快速膨胀,应用场景可扩展性与查询实时性难以保证.针对这些问题,提出一种大规模路网图下关键词覆盖最优路径查询算法KORL.KORL在预处理阶段将路网划分为若干子图,仅保存子图内路径和子图之间路径的信息,以减小预处理所需内存.在路径拓展阶段,综合运用最小代价剪枝、近似支配剪枝、全局优先拓展和关键词顶点拓展等策略对现有算法进行优化,以高效地搜索近似最优解.采用美国各地区的路网图,在16G内存环境下进行实验,突破了现有算法只能处理顶点数不超过25K路网图的限制.实验结果表明,KORL算法具有良好的可扩展性.  相似文献   
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城市时空热点指城市居民来往次数较多且交通流量较大的时空区域。确定城市时空热点在城市基础设施建设、交通规划、商铺选址、打击犯罪等公共服务领域有大量的应用。目前的热点检测通常是在收集到的全部出租车轨迹上,采用Getis-Ord统计学方法,把轨迹按照时空立方单元进行划分,计算所有轨迹数据覆盖下的热点单元,作为城市时空热点。由于积累的轨迹数量庞大且计算复杂,现有检测算法的重点放在了如何应对海量的数据上。但随着实际应用的扩展,很多需求下的热点检测不需要用到全部数据,适当的数据组织可以使热点检测变得高效。针对实际应用的需要,时空热点查询可以按照用户指定参数(地理范围、日期范围、城市热点大小和时间组织方式),计算时空区域的热度,返回TOP-K热度单元作为时空热点。针对不同的查询参数,时空热点查询需要处理的数据不同,小粒度三维网格索引的轨迹数据组织方法能够快速提取需要处理的轨迹数据。用纽约市出租车轨迹数据集在Spark集群进行查询实验,结果证明这样的索引方法和存储策略能够满足指定参数,并大幅减少查询响应时间。  相似文献   
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