[发明专利]基于空间时序数据流应用的Skyline查询方法

权利要求书

1.一种基于空间时序数据流应用的Skyline查询方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.基于空间时序划分，按时间窗口将连续的时间序列分割成若干时间片段；

S2.对于每一个时间片段，对其生成网格倒排索引；

S3.将时刻查询点映射到相应的Skyline网格当中，然后使用全局Skyline格计算方法得到全局Skyline格作为侯选集，接着对侯选集里的网络节点数据按时间序列作动态Skyline查询，计算得到有效的全局Skyline结果；

使用云计算技术来并行处理，一个d维数据空间S＝{s₁,s₂,...,s_d}，P是在数据空间S上的数据集合P＝{p₁,p₂,...,p_n}，一个查询对象ref根据动态支配关系对向量按时间进行动态支配的计算，计算得到Skyline的结果集，数据对象b动态支配a，当且仅当b在所有属性上都不比a距离ref远，且至少有一维比a近，如果查询点是按时间动态变化的，索引与查询操作也动态按时间流顺序进行处理；

设定一个监控时间范围并设定一个阈值，如果查询超出了指定的时间范围，则需要跨多个时间窗，此时对需要跨的时间窗大小进行评估，如果超过阈值，在查询时则直接查询失败，如果时间窗口过小，数据量积累不大的情况，采用批量流缓存的方法，将数据流进行缓存再批量定期发送；如果时间窗口大，且数据量比较大的情况，将数据流按窗口进行拆分，拆分的粒度由实际应用场景决定。

2.如权利要求1所述的基于空间时序数据流应用的Skyline查询方法，其特征在于，空间时序划分的具体步骤是：给定一个对象集合P，每个数据点p_k的时间属性值(t)在一个有界的区间[T_min,T_max]，构造一个均匀的划分{t₀,...,t_B}，t_i的定义

t_i＝T_min+l×i，l＝(T_max-T_min)/B,i＝0,...,B

形成一个时间片段集合{b₀,...,b_B-1}，每个时间片b_i＝[t_i,t_i+1)，固定长度为l，B为有界区间均匀划分的个数；每个点的时间属性值为t映射到时间片b_s(t)∈{b₀,...,b_B-1}，其中s(t)的定义如下：

3.如权利要求1所述的基于空间时序数据流应用的Skyline查询方法，其特征在于，对于每一个时间片段而言，其网格倒排索引的生成过程如下：假设一个给定的d维空间对象集合P＝{p₁,...,p_n}，P中每个数据点p_k即p_k∈P都有d维属性{p_k.x₁,...,p_k.x_d}，d维数据空间被划分等宽的网格，每个单元格的宽度为(δ₁,...,δ_d)；单元格的宽度要根据每维取值情况而定，使得映射后的数据点能均匀地分布其中，扫描同一时间片内的所有点，点p_k映射成网格坐标坐标映射如

4.如权利要求1所述的基于空间时序数据流应用的Skyline查询方法，其特征在于，步骤S3中，全局Skyline格计算方法是：查询点q被映射到相应的网格单元c_q当中，整个网格区域就被分成了影响区域和被支配区域，影响区域包含c_q周边非空的格以及与网格c_q处于同一水平或垂直线上的网格；被支配区域是指被影响区域支配的区域，对于影响区域的查找，采用象限轮询法，通过逐步扩展，计算查询点周边各个象限中非空Skyline格的支配关系，根据支配关系比较得到全局Skyline格和格中的数据点。