[发明专利]一种基于MF-Octree的时空数据快速检索方法

权利要求书

1.一种基于MF-Octree的时空数据快速检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立以时间为基准的时间轴；

步骤2，当接收到新到达的时空数据时，基于Z-order曲线将新到达的时空数据存储于八叉树中；其中八叉树按其存储的时空数据的时间属性，依次位于所述时间轴的相应时间段上；

步骤3，当收到查询请求时，依据查询请求的时间属性，在时间轴上找到符合相应时间属性的八叉树根节点；

步骤4，计算该根节点所属八叉树中的各节点的关联度排序得分，将其中关联度排序得分值小于预设的关联度排序得分标准值的节点，作为查询结果并输出；

其中，节点的关联度排序得分，是指节点的时空数据与查询请求之间的关联度排序得分；

步骤4的具体过程为：

步骤4.1，设置查询请求的返回结果数为l，初始化查询结果R为空集，初始化中间堆H为空堆，预设关联度排序得分标准值λ为：λ＝λ₀；

步骤4.2，取步骤3得到的八叉树根节点，计算该根节点的关联度排序得分，并将该根节点存储于中间堆H中；

步骤4.3，从中间堆H中取出关联度排序得分最小的节点；

当取出节点为叶子节点时：设该叶子节点为e1，其叶子节点e1的关联度排序得分为S_e1；将叶子节点的关联度排序得分S_e1与关联度排序得分标准值λ比较，若满足S_e1≤λ，则将叶子节点e1的时空数据弹出到查询结果R中，并删除中间堆H中的叶子节点e1；

当取出节点为非叶子节点时：设该非叶子节点为e2，计算该非叶子节点为e2的关联度排序得分S_e2，选择该非叶子节点e2的各子节点e′_j,j＝1,2,…,8，计算各子节点e′_j的关联度排序得分将各子节点e′_j的关联度排序得分与关联度排序得分标准值λ比较，并将满足的所有子节点e′_j添加到中间堆H中；

步骤4.4，当查询结果R中有l个时空数据或中间堆H为空堆时，输出查询结果R，否则返回执行步骤4.3。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联度排序得分的计算公式为：

f(q,o_i)＝ω₁*f_s(q,o_i)+ω₂*f_t(q,o_i)+ω₃*f_v(q,o_i)；

Man(q,o_i)＝|q-o_i|，

Max(q,O)＝max({Man(q,o_i)|o_i∈O})；

式中，f(q,o_i)表示节点i的时空数据o_i与查询请求q之间的关联度排序得分，f_s()为空间相似度函数，f_t()为时间相似度函数，f_v()为内容相似度函数，ω₁、ω₂、ω₃分别表示空间相似度、时间相似度和内容相似度的权重系数，ω₁＞0,ω₂＞0,ω₃＞0且ω₁+ω₂+ω₃＝1；O表示待查询的时空数据对象集；q.t和q.v分别表示查询请求q的时间值和内容值、o_i.t和o_i.v分别表示时空数据o_i的时间值和内容值。