[发明专利]一种路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法

权利要求书

1.一种路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤（1）：收集用户与兴趣点，对其构建GIM树索引结构，其中GIM树索引结构的构建步骤如下：将整个路网划分成多个子图，并将属于多个子图的路网节点定义为边界点；预先计算所有边界点之间的路网距离；每个GIM树索引结构节点包含一个路网子图、一个交并倒排文件和两个矩阵；交并倒排文件描述的是用户与兴趣点之间的文本信息；两个矩阵为用户签到矩阵和用户社交关系矩阵，用户签到矩阵存储用户对各兴趣点的签到次数，用户社交关系矩阵存储用户之间的社交关系；

步骤（2）：计算每个GIM树索引结构的节点的地理社交关键字的最小相似性计数表与最大相似性计数表；

步骤（3）：利用剪枝算法对步骤（1）收集到的用户与兴趣点进行过滤；

步骤（4）：根据步骤（3）中过滤的结果，通过精炼算法剔除不符合要求的用户，以得到最终结果集合。

2.根据权利要求1所述的路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，其特征在于：所述的步骤（2）中最小相似性计数表与最大相似性计数表的计算方法如下：

给定一组用户和一组兴趣点，利用用户签到矩阵和用户社交关系矩阵这两个矩阵相乘计算用户和兴趣点之间地理社交关键字相似性的最小值和最大值；利用上述最小值和最大值构建用户的最小相似性计数表和最大相似性计数表。

3.根据权利要求2所述的路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，其特征在于：所述的步骤（3）中剪枝算法具体如下：

给定一个查询点，根据步骤（2）的计算方法，得到查询点与用户相似性的最小值和最大值，再结合步骤（2）得到的最小相似性计数表和最大相似性计数表对用户进行剪枝，其中：

1）若查询点与用户集合相似性的最大值比最小相似性计数表的下界值小，则丢弃这组用户；

2）若查询点与用户集合相似性的最小值比最大相似性计数表的上界值大，将这组用户插入到最终结果集合。

4.根据权利要求3所述的路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，其特征在于：所述的步骤（3）中的过滤过程如下：

（3.1）初始化一个用户队列和一个兴趣点队列，将GIM树索引根节点的用户集合放入到用户队列中，将兴趣点集合放入到兴趣点队列中；

（3.2）初始化一个候选用户集合和一个最终结果集合，并分别保存当前访问过的GIM树索引节点中未被剪枝的用户和被确认为最终结果的用户；

（3.3）若用户队列为空，返回候选用户集合和最终结果集合；否则取出用户队列的第一个元素，并对该元素在GIM树索引结构的子节点利用步骤（3）中的剪枝算法进行剪枝，如果能满足条件，那么将其插入到最终结果集合；若未被剪枝，则将其插入到候选用户集合。

5.根据权利要求4所述的路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，其特征在于：所述的步骤（4）中的精炼算法具体步骤如下：

（4.1）取出步骤（3）中候选用户集合的每一个用户；

（4.2）以空间距离顺序找出该用户的路网下地理社交关键字查询结果集合；

（4.3）若查询点在上述结果集合中，则将该用户插入到最终结果集合；否则丢弃该用户；

（4.4）返回最终结果集合。