空间关键字个性化语义近似查询方法

现有的空间关键字查询处理模式大都仅支持位置相近和文本相似匹配,但不能将语义相近但形式上不匹配的对象提供给用户;并且,当前的空间-文本索引结构也不能对空间对象中的数值属性进行处理。针对上述问题,本文提出了一种支持语义近似查询的空间关键字查询方法。首先,利用词嵌入技术对用户原始查询进行扩展,生成一系列与原始查询关键字语义相关的查询关键字;然后,提出了一种能够同时支持文本和语义匹配,并利用Skyline方法对数值属性进行处理的混合索引结构AIR-Tree;最后,利用AIR-Tree进行查询匹配,返回top-k个与查询条件最为相关的有序空间对象。实验分析和结果表明,与现有同类方法相比,本文方法具有较高的执行效率和较好的用户满意度;基于AIR-Tree索引的查询效率较IRS-Tree索引提高了3.6%,在查询结果准确率上较IR-Tree和IRS-Tree索引分别提高了10.14%和16.15%。     

一种基于HBase的高效空间关键字查询策略

随着移动定位技术的发展以及智能手机的普及,互联网中空间文本对象的数量正在急速增长,如何在规模庞大且动态增长的空间文本对象中进行高效的空间关键字查询成为了许多空间关键字查询应用所关心的问题.现有的方法通常利用基于R树和倒排索引的混合索引结构来处理空间关键字查询,然而,面对数量巨大而且不断增长的空间文本对象,这些方法往往难以为空间关键字查询的高效性和扩展性提供支持.对此,提出一种基于HBase的空间文本数据索引结构SK-HBase.SK-HBase以HBase作为数据存储,通过有效的数据分配策略对空间文本对象的空间信息和文本信息同时进行索引.在SK-HBase的基础上,本文提出了两种空间关键字查询算法,以保证不同空间范围下的空间关键字查询的高效性和可扩展性.实验证明,我们的方法能够在海量数据下进行高效的空间关键字查询并具有良好的可扩展性.     

keymanticES:数据空间中的语义关键字实体查询机制

由于数据空间自身的特点使得数据空间中的关键字查询与Web上和关系数据库上的关键字查询有着很大的差别,已有的关键字查询技术不能完全满足和适用数据空间环境.关键字查询的简略性和无结构性所带来的模糊语义,无法准确地理解用户的查询意图使得查询结果不能很好地满足用户需求等.本文提出一种数据空间中的语义关键字实体查询机制keymanticES,着重介绍了关键字查询意图消歧的方法从而较好地解决了关键字查询的语义模糊问题,提高了关键字查询的准确率.实验结果表明所提出方法的有效性和正确性.     

一种新的面向集合的空间关键字查询方法

面向集合的空间关键字查询处理是数据库领域近年来的热点研究课题.针对已有查询的不足,定义一种新的描述集合质量的Cost函数,提出一种新的面向集合的空间关键字查询方法,并证明基于该Cost函数的查询问题是NP完全问题.对于给定的对象数据集D={o1,o2,…,on},q为包含位置信息和关键字集合的查询点,查询返回的是在对象数据集D中,既满足查询点q的全部关键字,又能成为q的近邻且较紧凑的对象集合.为处理该查询,利用最小圆覆盖包含全部关键字的对象集合,并采用有效的裁剪策略分别实现了该查询的近似查询算法和精确查询算法.最后通过实验验证了所提算法的有效性.     

带排斥关键字的空间关键字查询

定义了一种新的空间关键字查询模式,即带排斥关键字的空间关键字查询,它在普通空间关键字查询基础上添加了排斥关键字(即不需要的关键字),提高的查询的灵活性并使得查询场景更贴近真实情形。为这种新的关键字查询模式设计了混合空间索引以加速查询处理。混合空间索引由二叉树和R-树组成(文中称之为BIR树),并设计了相应的查询剪枝算法以加速查询。实验证明在这种空间关键字查询模式下,BIR树有着相当高的查询效率。     

Top-k集合空间关键字近似查询方法

近年来,带有位置和文本信息的空间-文本数据的规模迅速增长,以空间-文本数据为背景的空间关键字查询技术得到广泛的研究与应用。现有大多数空间关键字查询方法通常以单个空间对象作为查询结果的基本单元,最近有少数研究工作提出以一组空间对象作为查询结果的基本单元,这组空间对象联合满足用户的查询需求,但却没有考虑组内空间对象之间的关联关系。针对上述问题,提出一种top-[k]集合空间关键字近似查询方法。提出一种基于关联规则的空间对象之间的关联访问度评估方法,设计了一种结合距离和组内空间对象关联访问度的评分函数;提出了一种基于VP-Tree的剪枝策略,用于快速搜索空间对象的局部邻域,进而加快查询匹配速度;利用评分函数计算候选空间对象组合的得分,并以此选取top-[k]组空间对象作为查询结果。实验结果表明,提出的空间对象关联度评估方法具有较高的准确性,提出的剪枝策略具有较高的执行效率,获取的top-[k]组空间对象具有较高的用户满意度。     

反最近关键字聚集查询方法研究

当前时空数据库中的关键字查询大多数都是简单的传统查询。随着基于位置服务(LBS)的进一步发展,新类型的应用也随之出现,这些新的应用中的对象不仅包含位置信息,还包含和位置相关的文本信息,例如名字、类型等等,传统查询不再适用。为了能够高效地处理时空查询,提出一种新颖的时空关键字查询类型,称为反最近关键字聚集查询。     

一种基于HBase的空间关键字查询算法

针对传统关系数据库处理海量空间文本数据的不足,基于HBase数据库提出了一种结合Geohash编码与分词技术的空间文本索引方案,并基于该空间文本索引提出了一种多边形区域内的空间关键字查询算法。通过与传统经纬度索引方案的实验比较,验证了算法的高效性和可扩展性。     

一种支持动态XML文档上关键字查询的索引结构

在关键字查询领域,目前提出的大多数索引结构主要考虑的是静态的XML文档.当XML文档出现频繁更新时,这些索引结构可能面临着大范围的重新编码,从而增加了数据库索引维护的代价.为了能在XML文档动态更新的环境下保持其索引结构的稳定,提出了一种支持动态XML文档上关键字查询的索引结构DLSS( DDE Level Structure Summary).该索引结构采用了一种针对动态更新改进的Dewey编码,该编码只需在文档更新时对新的节点赋予相应的编码,而不需要调整原有的编码结构.实验证明,DLSS索引结构可以在XML文档频繁更新或者较少更新时都能保持索引结构的相对稳定,并能在其上实现较高的关键字查询效率.     

一种基于节点语义相关性的XML关键字查询算法

现有的XML关键字查询算法,通常只考虑节点间的结构信息,以包含关键字匹配节点的子树作为查询的结果,而节点间的语义相关性一直没有被充分利用。这也是导致现有查询算法的结果中普遍含有大量语义无关的冗余信息的主要原因。在该文中,我们首先对查询关键字的环境语义及节点间的语义相关性进行了定义,在此基础上,提出了一种新的关键字查询算法,寻找语义相关单元作为关键字查询的结果。这样获得的查询结果,一方面不含语义无关的冗余信息,另一方面也与用户的查询意图更加匹配。实验表明,该文提出的算法在查询效率和精确性上都有较大改进。     

空间关键词搜索研究综述

由于越来越多的数据具有位置和文本双重属性,空间关键词查询(spatial keyword query,简称SKQ)应运而生.一个SKQ以一个地理位置和若干关键词作为参数,返回满足空间与文本约束的结果,这些结果往往根据指定公式排列.对现有的空间关键词搜索技术进行了梳理,首先对问题进行了描述,对挑战进行了分析;然后分析了基本空间关键词搜索技术.将文献中提出的各种空间关键词查询进行了划分,对现有的查询处理技术进行分类,对每种类型的技术,从索引技术和查询算法两个方面进行了总结,并从多个角度对它们进行了比较.其后介绍了扩展空间关键词搜索技术,还介绍了与该问题相关的其他研究工作.最后指出了研究中存在的不足以及以后的研究方向.     

一种支持Top-k空间关键词检索的高效压缩索引

基于位置的服务可以指引用户找到在特定位置或区域内能够提供所需要服务的对象(比如找某个高校附近(经纬度标识)的咖啡店).向这类服务提交一个查询位置和多个关键词,该类服务返回k个最相关的对象,对象和查询的相关性同时考虑空间相近性和文本相似性.为了支持高效的top-k空间关键词查询,出现了多种混合索引,然而现有的这些索引为了提供实时响应均耗费大量存储空间.提出一种基于压缩技术的索引CSTI,该索引显著减少了存储开销(至少减少80%甚至到两个数据量级),同时保持高效的查询性能.大量基于真实和仿真数据集的实验结果表明,CSTI在空间开销和响应时间上均优于已有方法.     

用户偏好约束的空间关键词范围查询处理方法

随着基于地理位置的个性化服务的广泛应用,用户偏好约束的空间关键词范围查询成为了研究热点。现有面向空间关键词范围查询的索引没有考虑用户偏好属性,导致剪枝性能和查询效率较低。为了解决该问题,提出了一种支持用户偏好属性、空间位置、关键词协同剪枝的混合索引BRPQ;并在此基础上,提出了高效的用户偏好约束的空间关键词范围查询处理算法。实验结果表明,相比现有索引,BRPQ索引的构建时间平均减少了13%,查询效率平均提升了20%。     

改进的全局最近邻查询算法及其在空间数据库中的应用

针对基础数据集合和参考数据集合为相同数据集的情况,给出了一种新型的空间数据库全局最近邻查询算法,该算法能够利用数据最近邻结果的自身特点,避免较大的查询过程中的资源开销.实验结果表明,算法的效率要明显优于常用最近邻查询算法,并且对于不同的数据维数和数据元素数量,特别是对于高维的空间数据集合,算法具有较高的稳定性.     

利用覆盖区域设计与实现移动对象索引

对移动对象索引频繁更新问题进行了研究,提出了一种基于区域覆盖的空间索引结构虚拟网格四分树(virtual grid quadtree,VGQ);通过索引移动对象所在的区域而非移动对象本身来减少由于移动对象位置的改变而引起的索引结构的改变,并给出了近似连续范围查询算法及增量和自底向上优化策略。实验结果表明,VGQ在查询效率和空间使用上是一种有效的索引方法。     

一种基于Spark的多路空间连接查询处理算法

针对云环境下空间数据连接查询处理问题,提出了一种基于Spark的多路空间连接查询处理算法BSMWSJ.该算法采用网格划分方法将整个数据空间划分成大小相同的网格单元,并将各类数据集中的空间对象,根据其空间位置划分到相应的网格单元中,不同网格单元中的空间数据对象进行并行连接查询处理.在多路空间连接查询处理过程中,采用边界过滤的方法来过滤无用数据,即通过计算前面连接操作候选结果的MBR来过滤后续连接数据集,从而过滤掉无用的连接对象,减少连接对象的多余投影与复制,并采用重复避免策略来减少重复结果的输出,从而进一步减少后续连接计算的代价.合成数据集和真实数据集上的大量实验结果表明：提出的多路空间连接查询处理算法在性能上明显优于现有的多路连接查询处理算法.     

一种用于移动计算的空间拓扑关联挖掘算法

在目前的移动智能系统中,由于使用现有挖掘算法存在大量的冗余候选项和重复计算量,制约着移动系统效率的提高;故提出一种基于事务支持项分离的拓扑关联规则挖掘算法,其适合在移动计算的多空间关系模式下,提取复杂的拓扑关联规则;该算法通过事务支持项分离法和上行搜索法,计算出空间拓扑关联规则,为移动用户提供决策支持;算法无需产生候选项和计算支持数;在仿真实验中,根据用户提供的不同支持度,与同类算法比较运行时间,实验结果表明其比现有算法快速而有效。     

多维空间索引结构SHG-Tree(英文)

R-Tree及其变种的多维索引结构在数据的操作过程中通过对空间的分隔和不断调整将整个空间划分为大小不等的子空间以容纳足够的空间对象,这种方法能有效地实现多维空间对象的索引,但不能避免频繁的节点分裂与重组操作所造成的计算开销,也不能避免对叶子节点中的候选对象进行空间匹配所带来的计算开销。提出了一种能有效解决上述问题的索引结构:SHG-Tree。基于SHG-Tree的索引方法将多维空间划分为不同粒度的格子单元并将这些格子单元通过SHG-Tree按空间包含关系组织为层次树结构,同一层的格子互不相交且空间范围固定。空间对象通过文中提出的线性化方法转换为一系列不同粒度的互不相交的空间格子,进而将对象在其覆盖的格子中注册以实现空间对象至SHG-Tree的映射。查询操作只需将查询条件映射为相应的格子并取出这些格子中的对象作为查询结果。这种索引结构能有效减少节点的分裂和组合带来的计算开销,也解决了传统R-Tree索引中对于叶子节点中的候选对象进行区域匹配的计算开销。基于SHG-Tree的索引结构支持包括相交查询、区域查询、包含查询、top-N查询、k-NN查询等常用的多维查询,实验表明SHG-Tree能在毫秒级实现各种空间查询。