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1. (WO2019024346) EXTENDED SEARCH ALGORITHM BASED ON TRAJECTORY QUERY WITH INTEREST REGIONS
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Pub. No.: WO/2019/024346 International Application No.: PCT/CN2017/113473
Publication Date: 07.02.2019 International Filing Date: 29.11.2017
IPC:
G06F 17/30 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
30
Information retrieval; Database structures therefor
Applicants:
深圳大学 SHENZHEN UNIVERSITY [CN/CN]; 中国广东省深圳 南山区南海大道3688号 No.3688 Nanhai Road, Nanshan District Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventors:
毛睿 MAO, Rui; CN
李荣华 LI, Ronghua; CN
陆敏华 LU, Minhua; CN
王毅 WANG, Yi; CN
罗秋明 LUO, Qiuming; CN
商烁 SHANG, Shuo; CN
刘刚 LIU, Gang; CN
Agent:
上海宏京知识产权代理事务所(普通合伙) SHANGHAI HONGJING INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY (GENERAL PARTNERSHIP); 中国上海市 黄浦区北京东路668号科技京城西楼21层A室 Room A, Floor 21, Science and Technology Jing City West Building, No.668 Beijing East Road, Huangpu District Shanghai 200001, CN
Priority Data:
201710659360.604.08.2017CN
Title (EN) EXTENDED SEARCH ALGORITHM BASED ON TRAJECTORY QUERY WITH INTEREST REGIONS
(FR) ALGORITHME DE RECHERCHE ÉTENDUE BASÉ SUR UNE INTERROGATION DE TRAJECTOIRE AVEC DES RÉGIONS D'INTÉRÊT
(ZH) 基于兴趣区域的轨迹查询的扩张搜索算法
Abstract:
(EN) An extended search algorithm based on a trajectory query with interest regions, comprising the following steps: step 1, initially setting a lower bound LB=0 for a global spatial density correlation and an upper bound UB=+∞ for the global spatial density correlation; step 2, selecting a group of query sources from a query region center; step 3, using a Dijkstra expansion algorithm for each query source to expend a point at a minimum distance each time; step 4, calculating the upper bound and lower bound of a spatial density, and updating LB and UB; step 5, determining whether LB is greater than UB or whether all search radii exceed ε+p.dist/2, if yes, entering the next step, and if not, returning to the previous step; step 6, sorting trajectories according to the value of the upper bound of the spatial density; and step 7, performing further refinement according to the trajectory sequence, and returning a trajectory with a maximal spatial density correlation. According to the algorithm, the problem that conventional trajectory searching (TSL) is invalid for TSR querying is resolved, the search space is further reduced, and the traversal of overlapping regions is avoided.
(FR) L'invention concerne un algorithme de recherche étendue basé sur une interrogation de trajectoire avec des régions d'intérêt, comprenant les étapes suivantes : l'étape 1, consistant à définir initialement une limite inférieure LB = 0 pour une corrélation de densité spatiale globale et une limite supérieure UB = +∞ pour la corrélation de densité spatiale globale ; l'étape 2, consistant à sélectionner un groupe de sources d'interrogation à partir d'un centre de région d'interrogation ; l'étape 3, consistant à utiliser un algorithme d'expansion de Dijkstra pour chaque source d'interrogation pour développer à chaque fois un point à une distance minimale ; l'étape 4, consistant à calculer la limite supérieure et la limite inférieure d'une densité spatiale, et à mettre à jour LB et UB ; l'étape 5, consistant à déterminer si LB est supérieure à UB ou si tous les rayons de recherche dépassent ε+p.dist/2, si c'est le cas, passer à l'étape suivante, et si ce n'est pas le cas, revenir à l'étape précédente ; l'étape 6, consistant à trier les trajectoires conformément à la valeur de la limite supérieure de la densité spatiale ; et l'étape 7, consistant à effectuer un autre affinement conformément à la séquence de trajectoire, et à revenir à une trajectoire ayant une corrélation de densité spatiale maximale. Conformément à l'algorithme, le problème, selon lequel une recherche de trajectoire classique (TSL) est invalide pour une interrogation de TSR, est résolu, l'espace de recherche est encore réduit, et la traversée de régions de chevauchement est évitée.
(ZH) 一种基于兴趣区域的轨迹查询的扩张搜索算法,包括如下步骤:1:初始设置全局空间密度相关性下限LB=0,全局空间密度相关性上限UB=+∞;2:从查询区域中心中选择一组查询源;3:对每个查询源进行Dijkstra扩展算法,每次扩展距离最小的点;4:计算空间密度的上限和下限,更新LB和UB;5:判断LB>UB或所有搜索半径超过ε+p.dist/2是否成立,如成立则进入下一步;如不成立,则回到上一步;6:根据空间密度上限的值对轨迹进行排序;7:按照轨迹排序进一步细化,返回具有最大空间密度相关性的轨迹。该算法解决了传统轨迹搜索(TSL)对TSR查询无效的问题,进一步减小了搜索空间,避免重叠区域的遍历。
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Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)