公开(公告)号：CN104376112B

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201410708031.2

申请日：2014-11-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 赵朋朋 ,  方海林 ,  许佳捷 ,  周晓方

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明设计了并实现了路网上的高效空间关键字检索的方法，共提出三个方法,SNE,FITG和SG‑TRee,其中SG‑Tree的方法性能最好,是本次发明的主要方法。具体如下，SNE方法通过对路网上的每条边建立对应的签名，利用Dijkstra算法，通过网络扩展的方式遍历网络，效率较低。FITG方法结合了新颖的空间索引和文本倒排索引，根据先文本后空间的剪枝原则串行执行查询过程，效率提升很大。但是依然有不足之处，因此，我们又利用了空间索引和文本索引签名技术，提出了一个混合的索引SG‑Tree,该索引通过对空间索引G‑Tree的每个结点都建立的相应的签名，这应可以高效的检查该结点是否包含符合查询的目标，可以同时从空间和文本两个维度进行剪枝，极大的提高了查询效率。

公开(公告)号：CN105404675A

公开(公告)日：2016-03-16

申请号：CN201510810908.3

申请日：2015-11-20

Applicant: 苏州大学

Inventor： 赵朋朋 ,  方海林 ,  许佳捷 ,  周晓方

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/33 ,  G06F16/322

Abstract: 本申请提供了一种Ranked反k近邻空间文本数据查询方法，结合倒排索引和空间索引树R-treed，即：文本上利用倒排索引，查找包含查询关键字的候选数据，在空间上利用R-tree进行计算空间影响度，依据空间影响度的大小，对候选数据进行排序，并依据空间影响度的排序，将排序在前或在后的预设数量的候选数据确定为目标数据。本实施例利用倒排索引及R-tree树形索引分别进行文本及空间剪枝，减少了查询所用的数据，提高了查询目标数据的效率，且可以查询获得预设数量的目标数据。本申请还提供了Ranked反近邻空间关键字查询装置。

公开(公告)号：CN104376112A

公开(公告)日：2015-02-25

申请号：CN201410708031.2

申请日：2014-11-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 赵朋朋 ,  方海林 ,  许佳捷 ,  周晓方

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明设计了并实现了路网上的高效空间关键字检索的方法，共提出三个方法,SNE,FITG和SG-TRee,其中SG-Tree的方法性能最好,是本次发明的主要方法。具体如下，SNE方法通过对路网上的每条边建立对应的签名，利用Dijkstra算法，通过网络扩展的方式遍历网络，效率较低。FITG方法结合了新颖的空间索引和文本倒排索引，根据先文本后空间的剪枝原则串行执行查询过程，效率提升很大。但是依然有不足之处，因此，我们又利用了空间索引和文本索引签名技术，提出了一个混合的索引SG-Tree,该索引通过对空间索引G-Tree的每个结点都建立的相应的签名，这应可以高效的检查该结点是否包含符合查询的目标，可以同时从空间和文本两个维度进行剪枝，极大的提高了查询效率。