[发明专利]基于兴趣区域的轨迹查询的扩张搜索算法

说明书

技术领域

本发明属于计算机空间数据领域基于位置的服务，尤其涉及一种基于兴趣区域的轨迹查询的扩张搜索算法。

背景技术

一般将现有的轨迹搜索查询分为三类。在点对点轨迹查询类别中，查询参数是单个空间点，并且查询寻找空间上靠近查询点的轨迹。郑等人[K.Zheng,B.Zheng,J.Xu,G.Liu,A.Liu,and Z.Li.Popularityaware spatial keyword search on activity trajectories.World Wide Web,19(6):1–25,online first,2016.]将此查询扩展到覆盖空间和文本域，并提出TkSK查询来检索在空间上靠近查询点的轨迹，以满足查询定义的语义要求。在点到轨迹查询类别中，查询需要一组地点(如观光场所)作为参数，返回一条连接或根据某种标准接近查询位置的轨迹。基于位置的轨迹搜索的概念(TSL)首先由Chen等提出[Z.Chen,H.T.Shen,X.Zhou,Y.Zheng,and X.Xie.Searching trajectories by locations:an efficiency study.In SIGMOD,pages 255–266,2010.]。这个研究仅考虑空间域(欧几里德空间)。尚等[S.Shang,R.Ding,B.Yuan,K.Xie,K.Zheng,and P.Kalnis.User oriented trajectory search for trip recommendation.In EDBT,pages156–167,2012.]观察到由于用户的特定偏好，空间相似性没有充分捕捉查询位置与轨迹之间的关系。然后他们提出以用户为导向的轨迹搜索并扩展查询覆盖空间和文本域。直观地，如果轨迹接近指定的查询位置(空间域)，其文本属性值与用户的文字偏好(文字域)类似，将会被推荐给用户。在轨迹到轨迹类别中，查询检索与查询轨迹最相似的轨迹。例如，PTM查询[S.Shang,R.Ding,K.Zheng,C.S.Jensen,P.Kalnis,and X.Zhou.Personalized trajectory matching in spatial networks.VLDB J.,23(3):449–468,2014.]考虑时空相似性，ATSQ查询[K.Zheng,S.Shang,N.J.Yuan,and Y.Yang.Towards efficient search for activity trajectories.In ICDE,pages 230–241,2013.]考虑空间-文本相似性。

在大多数现有的研究轨迹搜索中，查询参数是一组或一系列的位置。然而，在某些情况下，一个地方可能不是一个点的位置，但可能是包含几个空间对象的感兴趣区域。此外，特别是当规划一个在陌生城市的旅行时，用户可能无法准确指定预期地点，而使用预期区域代替。这两个常见的案例正是现有轨迹搜索方法存在的问题或缺陷。

与现有研究不同，本发明研究按地区进行轨迹搜索的兴趣(TSR)查询，它旨在找到一个与查询区域的空间密度相关性最高的轨迹。现有的TSL解决方案对TSR查询无效，有两个原因。首先，TSL只考虑空间，而TSR考虑到空间距离和空间物体密度。二是TSL只在欧氏空间中进行，空间索引(例如，R-tree[A.Guttman.R-trees:a dynamic index structure for spatial searching.In SIGMOD,pages 47–57,1984.])用于提高查询效率。但在我们的工作中，运动被限制到空间网络。当网络中的边的权重是对旅行的许多方面(例如，燃料消耗和旅行时间)建模，网络的下限距离可能不是相应的欧几里德距离；因此，诸如R-tree等空间指标是无效的。这是我们使用网络扩展的主要原因(即，Dijkstra的扩展)。