[发明专利]交通网络中带数字属性的近似空间关键字查询方法及系统

说明书

本发明公开了一种交通网络中带数字属性的近似空间关键字查询方法及系统，涉及空间关键字查询技术领域，本发明提供的查询方法综合考虑空间文本对象的位置、文本描述、数字属性，解决大型交通网络中具有数字属性的近似空间关键字查询问题(A²SKT)。同时，采用包含签名文件、文本组件、数字组件和G树的混合索引STAG‑tree，有效提升交通网络中具有数字属性的近似空间关键字查询效率。还提供了基于签名文件、文本组件、数字组件和G树的混合索引STAG‑tree的剪枝策略，有效削减无关的子图及空间文本对象，提升查询效率。

技术领域

本发明涉及空间关键字查询技术领域，具体涉及一种交通网络中带数字属性的近似空间关键字查询方法及系统。

背景技术

空间关键字查询(Spatial keyword query，SKQ)是一种利用一组关键字和一个空间约束来表示用户的兴趣，从而挖掘有用信息的经典问题，该问题已经被研究了多年。以前的一些工作侧重于完全匹配的SKQ，它要求精确的关键字匹配。由于文本表达式的多样性，查询通常返回的结果数太少。近年来，开始出现了可以处理拼写错误和传统的拼写差异(例如，color与colour)的近似空间关键字查询(ASKQ)。由于实际应用中经常出现拼写错误和传统拼写差异，因此ASKQ查询比SKQ查询更具有现实意义。

已有的SKQ查询处理的相关工作也可以分为以下两类：欧氏空间中的SKQ和交通网络(简称路网)中的SKQ。对于欧氏空间中的SKQ，使用一组关键字表示对象和查询的文本信息，将欧氏距离作为空间约束度量。但在现实生活中，查询用户和空间文本对象分布在交通网络的道路边上，查询用户与对象之间的距离为路网距离，即连接查询用户和对象的最短路径的长度。近年来，交通网络上的SKQ处理也被考虑，其使用的是真实的交通网络距离，而不是欧式距离，能够更好地满足实际应用的需求。

在许多应用程序(如电子商务)中，会生成各种类型的数据，每种数据都具有文本描述、不同的属性和空间位置。相应地，用户的需求可能包括一组关键字、一组属性-值对、距离限制或所期望的结果数，例如，“oxford”，“dictionary”，发布年份＝2018价格＝1000，k＝5(意味着需要前5个结果)。

为了满足为用户的需求，需要一种新的、包含数字属性的近似空间关键字搜索的技术方案。

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交通网络中带数字属性的近似空间关键字查询方法及系统，解决大型交通网络中具有数字属性的近似空间关键字查询问题。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

本发明提供一种交通网络中带数字属性的近似空间关键字查询方法，包括以下步骤：

构建交通网络模型；

输入若干个带数字属性的空间关键字对象o；

输入带数字属性的近似空间关键字查询q；

计算近似空间关键字查询q和每个空间关键字对象o之间的文本-数字-空间距离，输出文本-数字-空间距离值最小的前k个空间关键字对象o。

在上述方案的基础上，所述构建交通网络模型具体包括以下步骤：将交通网络建模为一个无向加权图G＝(V，E)，其中V是一个顶点的集合，E是一个边的集合。

在上述方案的基础上，所述空间关键字对象o定义为：o＝(o.tags,o.V,o.L)，

其中，o.tags是描述性标签，o.V是一组属性-值对，o.L是位于交通网络道路边的空间点。

在上述方案的基础上，所述近似空间关键字查询q定义为：q＝(q.W,q.W,Q.L)，

其中，q.W是描述关键字，q.V是一组用户指定的属性-值对，q.L是一个位于交通网络边上的空间点。