[发明专利]一种路网中空间文本发布订阅方法及其组合索引有效

专利信息
申请号: 201710685734.1 申请日: 2017-08-11
公开(公告)号: CN107590190B 公开(公告)日: 2019-12-03
发明(设计)人: 李艳红 申请(专利权)人: 中南民族大学
主分类号: G06F16/958 分类号: G06F16/958;G06F16/9535;G06F16/9537;H04L29/08
代理公司: 11221 北京捷诚信通专利事务所(普通合伙) 代理人: 王卫东<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 路网 空间 文本 发布 订阅 方法 及其 组合 索引
【说明书】:

发明公开了一种路网中空间文本发布订阅方法及其组合索引,涉及空间文本发布订阅技术领域,包括本发明根据空间邻近度和文本相似度以及订阅用户设置的偏好参数计算出空间文本相似度,若订阅与消息的空间文本相似度大于该订阅用户的空间文本相似度的预设阈值,则将消息传送到该订阅用户,实现综合考虑空间邻近度和文本相似度的空间文本发布/订阅,且适应于路网距离的实际情形。本发明在计算空间文本相似度之前还包括过滤步骤,过滤步骤包括根据设计的削减策略判断出与消息无关的单元和订阅,从而削减与消息无关的单元和订阅,有效降低数据处理开销。

技术领域

本发明涉及空间文本发布订阅技术领域,具体涉及一种路网中空间文本发布订阅方法及其组合索引。

背景技术

随着移动网络的快速发展和GPS智能终端的日益普及,在诸如基于位置的推荐和信息传播等各种应用中已经产生了大量的地理文本数据。人们对处理和分析这些大量数据的需求十分迫切,以获取感兴趣的信息,而不是被大量的数据吞没。发布/订阅系统将用于此目的。目前,基于内容的发布/订阅系统已被广泛部署和运用于许多应用,例如dbworld(https://research.cs.wisc.edu/dbworld/)和谷歌学术(http://scholar.google.com/)。订阅者注册他们的兴趣作为订阅,发布者在发布/订阅系统中发布消息,系统将消息传递给其订阅与该消息具有高相关性的相关订阅者。越来越多订阅者在其订阅中有了位置感知的需求。例如,Groupon客户(订阅者)注册他们感兴趣的位置和关键字(例如“中国北京的全聚德烤鸭折扣”)。对于每个具有文本和位置信息的Groupon消息(例如“全聚德烤鸭以优惠价格出售,在中国北京王府井大街全聚德商店”),Groupon将消息推送给相关客户。

然而,传统的基于内容的发布/订阅系统不能满足该类应用要求,因为传统的基于内容的发布/订阅系统仅考虑消息和订阅之间的文本相似性,而忽略两者之间的位置邻近度。同时,现有的关于空间文本发布/订阅方法仅限于欧氏空间,使用简单易行的欧氏距离,无法处理路网距离的实际情况。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷,本发明的目的在于提供一种路网中空间文本发布订阅方法及其组合索引,实现综合考虑空间邻近度和文本相似度的空间文本发布/订阅,且适应于路网距离的实际情形。

为达到以上目的,本发明采取的技术方案是:一种路网中空间文本发布订阅方法,包括以下步骤:

S1,对每个待处理的订阅,计算订阅位置和消息位置的空间邻近度:

SPRO(s,m)=1-dN(s,m)/Dmax,其中,SPRO(s,m)为空间邻近度,dN(s,m)为订阅位置和消息位置之间的路网距离,Dmax为订阅位置和消息位置之间的用户最大容忍路网距离;

S2,对每个待处理的订阅,计算订阅关键字集和消息关键字集的文本相似度:

其中,s.ψ为订阅关键字集,m.ψ为消息关键字集,w(t)是关键字t的权重,TSIM(s,m)是订阅关键字集s.ψ和消息关键字集m.ψ之间的文本相似度;

S3,根据空间邻近度和文本相似度以及订阅用户设置的偏好参数计算出空间文本相似度:

SIM(s,m)=α.SPRO(s,m)+(1-α)TSIM(s,m)

其中,SIM(s,m)为空间文本相似度,α为订阅用户设置的偏好参数,用于平衡空间邻近度和文本相似度之间的相对重要性;

S4,判断订阅与消息的所述空间文本相似度是否大于该订阅用户的空间文本相似度的预设阈值,若是,则消息与订阅相似,将消息传送到该订阅用户。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南民族大学,未经中南民族大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710685734.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top