[发明专利]一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法有效

专利信息
申请号: 201510927383.1 申请日: 2015-12-14
公开(公告)号: CN105578575B 公开(公告)日: 2019-02-26
发明(设计)人: 胡海峰;何杰芳;吴建盛 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: H04W52/02 分类号: H04W52/02;H04W84/18
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 田凌涛
地址: 210003 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法,针对无线传感网络中传感节点之间相互传输的高维数据,设计采用低维的局部敏感哈希指纹,有效降低了传感节点的传输能耗,增加了网络生命周期;而且本发明整个设计的分布式相似性查询方法,有效克服了传统数据查询过程中,向量计算量随维度增加呈现指数倍增的问题,解决了原始局部敏感哈希表数量需求过大的问题,提高了空间利用率;且相似性权重机制的引入,有效地剔除了非相似性数据,使验证过程中需要验证的数据量变少,大大提高了算法的效率,并有效地提高了相似性查询的效率。
搜索关键词: 一种 应用于 无线 传感 网络 分布式 相似性 查询 方法
【主权项】:
1.一种应用于无线传感网络的分布式相似性查询方法,其特征在于:针对无线传感网络中各个数据项进行L组K维局部敏感哈希映射,构建各个数据项分别所映射的L组K维局部敏感哈希指纹值,即一个数据项对应L组局部敏感哈希指纹值集合,各组局部敏感哈希指纹值集合分别包括K维局部敏感哈希指纹值,L和K为预设整数值;所述分布式相似性查询方法包括如下步骤:步骤001.针对查询数据项V查询,获得其进行L组K维局部敏感哈希映射时,各组各维按预设切割宽度W进行分割取整前的映射值进入步骤002;其中,l=1、…、L,k=1、…、K,Al,k和Bl,k为无线传感网络中各数据项进行L组K维局部敏感哈希映射时,各组各维所对应的随机参数,且无线传感网络中各个数据项之间所对应各组各维的Al,k和Bl,k彼此对应相同,Al,k为查询数据项V查询对应第l组第k维局部敏感哈希映射时,与查询数据项V查询维数相同,且每一维服从P稳态分布的随机高维向量;Bl,k为查询数据项V查询对应第l组第k维局部敏感哈希映射时,属于[0,W]之间的随机数;步骤002.根据查询数据项V查询进行L组K维局部敏感哈希映射时,各组各维按预设切割宽度W进行分割取整前的映射值获得查询数据项V查询进行L组K维局部敏感哈希映射后,各组局部敏感哈希指纹值集合中各维局部敏感哈希指纹值进入步骤003;步骤003.将无线传感网络中的所有数据项作为待对比数据项,分别针对各个待对比数据项,将待对比数据项各组局部敏感哈希指纹值集合中各维局部敏感哈希指纹值,分别与查询数据项V查询对应各组局部敏感哈希指纹值集合中对应维局部敏感哈希指纹值进行相减,获得对应差值进入步骤004;其中,l待对比=l查询,l待对比=1、…、L,l查询=1、…、L,表示待对比数据项第l待对比组局部敏感哈希指纹值集合中第k维局部敏感哈希指纹值,与查询数据项V查询第l查询组局部敏感哈希指纹值集合中第k维局部敏感哈希指纹值的相减结果;步骤004.针对所有差值判断是否存在绝对值大于1的是则定义该所对应待对比数据项第l待对比组局部敏感哈希指纹值集合与查询数据项V查询第l查询组局部敏感哈希指纹值集合之间的组相似性权重并进入步骤005;否则进入步骤006;步骤005.针对所有待对比数据项的局部敏感哈希指纹值集合中剩余局部敏感哈希指纹值集合,判断是否存在所对应所有差值的绝对值均不大于1的局部敏感哈希指纹值集合,是则进入步骤006;否则进入步骤008;步骤006.分别针对所对应所有差值的绝对值均不大于1的各组局部敏感哈希指纹值集合,根据其对应的获得所对应的各个待对比数据项第l待对比组局部敏感哈希指纹值集合,按如下公式:获得所对应待对比数据项第l待对比组局部敏感哈希指纹值集合中第k维局部敏感哈希指纹值,与查询数据项V查询第l查询组局部敏感哈希指纹值集合中第k维局部敏感哈希指纹值的单位相似性权重然后进入步骤007;步骤007.针对所对应所有差值的绝对值均不大于1的各组局部敏感哈希指纹值集合,根据如下公式:获得其对应所对应待对比数据项第l待对比组局部敏感哈希指纹值集合与查询数据项V查询第l查询组局部敏感哈希指纹值集合的组相似性权重并进入步骤008;其中,λ为预设常数;步骤008.分别针对无线传感网络中各个待对比数据项,将待对比数据项所有L组局部敏感哈希指纹值集合,分别相对于查询数据项V查询对应各组局部敏感哈希指纹值集合的组相似性权重相加,获得该待对比数据项相对于查询数据项V查询的相似性权重,并进入步骤009;步骤009.针对无线传感网络中各个待对比数据项相对于查询数据项V查询的相似性权重,筛选获得大于预设相似性权重阈值的相似性权重所对应的待对比数据项,作为候选数据项,并进入步骤010;步骤010.根据查询数据项V查询进行局部敏感哈希映射前的数据,以及各个候选数据项进行局部敏感哈希映射前的数据,分别计算各个候选数据项和查询数据项V查询之间的欧式距离,然后筛选获得大于预设欧式距离阈值的欧式距离所对应的候选数据项,即查询数据项V查询的相似性查询结果。
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