[发明专利]一种面向全空间的数据模型的建模方法

说明书

本发明公开了一种基于Hash地理编码的面向全空间的数据模型的建立方法，包括以下步骤：S1，基于Hash明文地理编码索引的P2P协议文件调度，分别对节点、文件生成基于Hash的地理编码用于索引。S2：基于Hash地理编码索引的数据结点网络搭建；S3：全球虚拟环境数据分享原型与实验平台搭建与评测；S4：多粒度编码规则制定；S5：基于Hash地理编码的空间对象大数据存储；S6：设计NoSQL数据库。本发明的优点是：为多粒度时空数据库或全空间信息系统的建立提供支持；实现数据存储环境与现实世界中对象间相对位置的统一。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于Hash地理编码的面向全空间的数据模型的建立方法。

背景技术

众所周知，当今社会的一个重大变化是人工智能(Artificial Intelligence)时代的来临。人工智能产业已经迎来黄金发展期。人工智能时代，整个社会的生活方式发生了巨大变化，人们的工作、娱乐、购物、社交、学习和医疗等越来越依赖互联网和人工智能技术。而人工智能应用中的一个关键技术就是空间数据的结构划分与索引。

国际上宏观空间索引的研究已十分丰富，有诸如Spatial Keys和QuadTiles等剖分和编码机制的研究。较成熟的项目包括商业数据库Oracle中空间数据引擎OracleSpatial和Postgres项目提供的空间数据分布和并行管理模块PostGIS。然而空间数据库与其他学科交叉的研究还刚刚起步。对于虚拟空间中的宏观与微观空间数据联合利用方面，美国PublicVR研究组介绍了以基于虚拟世界进行科学研究的概念[1]。华盛顿大学的研究组在《Science》上发表文章以flodit为例，论述虚拟世界以众包的方式推动科学试验的意义和前景[2]。美国Scripps研究所的研究组在《Structure》上介绍了通过3D动画软件将分子模型嵌入虚拟世界并进行可视化分析的详细流程[3]。法国国家科学研究中心UPR9080实验室的Marc Baaden博士的团队开发了基于GPU着色器语言实现的统一分子可视化算法Hyperballs与Hypersticks[4,5]，并基于游戏引擎实现在虚拟世界场景中嵌入三维蛋白质分子，通过联合利用宏观与微观的空间数据，初步探索了游戏引擎模拟的虚拟世界辅助生物学研究的可行性[6]，为大数据背景下以虚拟世界游戏化[7]方式利用微观蛋白质分子数据提供了一个实际证明。

在国内，面向宏观空间数据的空间数据引擎的研究已成为研究热点[8-11]，

当前对空间数据索引的研究已向多源、多维、多尺度、分布式的趋势发展[12-15]，为宏观与微观空间结合的尝试提供了充分的理论积淀与技术保障。2012年北大程承旗等人[16]总结了近10年的研究工作，提出了空间信息剖分组织理论和剖分网格GeoSOT，对基础框架、剖分机理、存储调度机制、索引、表达、计算、应用等方面进行了相对完整的深入研究。文献[17]在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上，提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。

由国内外研究现状可知，当前无论是对空间数据库本身的研究还是空间数据库与其他学科交叉的研究，仍未有对支持宏观到微观尺度空间数据获取过渡的多粒度时空数据数据组织问题进行论述并借鉴空间方法开展研究。因此，现有的以地球尺度为代表的宏观空间和以纳米尺度的蛋白质分子为代表的微观空间的数据联合利用场景大多以生硬结合的方式完成[18-23]。

参考文献

[1]Lewis,M.and Jacobson,J.(2002)Game Engines in Scientific Research,Communications of the ACM,45,27-31.