[发明专利]一种多时空条件下查询排序方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种多时空条件下查询排序方法，通过综合考虑空间相似度和空间多样性，结合自信息量指标、相似度指标和空间多样性指标，并通过Z‑score评价方法对不同目标特征值的指标量值进行无量纲化，得到每一个目标特征值对应的查询值，实现多时空状态下目标特征的查询排序，即通过排序检索到满足时空查询条件的目标特征值，在不同评价指标下的指标量值，对其进行无量纲化后，进一步确定最为匹配的查询结果，本发明广泛适用于多种目标特征值查询，如终端信息、智能IC卡信息和身份证ID信息等，综合空间相似度和空间多样性，查询匹配的结果更准确。

技术领域

本发明涉及时序数据查询排序领域，尤其是一种多时空条件下查询排序方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

目前有较多的时序数据计算模型，包括TSDB时序数据库等，很多监控系统都采用了TSDB作为数据库系统来存储海量的、严格按时间递增的、在一定程度来说结构非常简单的各种指标数据，存储的数据结构简单指，某一度量指标在某一时空点只会有一个值，没有复杂的结构(嵌套、层次等)和关系(关联、主外键等)，现有的基于时序数据库的目标查询，都是对单一时空的数据进行查询排序，比如查找一个指定的Mac地址出现的时间空间，或者对其指标进行排序，并没有涉及多时空状态下对不确定目标特征值的查询，而且查询过程也没有综合考虑空间相似度和空间多样性，因此需要提出一种综合的评价方法，实现对查询结果的排序，从而获知不确定目标的目标特征值数据信息。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的是提供一种综合考虑空间相似度和空间多样性的多时空条件下查询排序方法、装置、设备和存储介质。

本发明所采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种多时空条件下查询排序方法，包括步骤：

采集查询目标特征值对应的至少一个时空点信息；

将每一个时空点信息进行对应的时空段数据扩充，得到待查询数据；

根据不同的目标特征值将待查询数据分类，在不同预设评价指标下，计算每一个目标特征值在不同查询日期内对应的多个指标量值；

根据综合排序规则得到查询值，并对所述查询值进行排序；

所述预设评价指标包括：第一评价指标、第二评价指标和第三评价指标；

所述综合排序规则指，合并不同目标特征值在不同查询日期对应的同一类指标量值，对每一个目标特征值合并后的多个指标量值进行无量纲化并求平均，得到每一个目标特征值对应的查询值；

所述合并指对不同查询日期的同一类指标量值求和。

进一步地，所述第一评价指标为自信息量指标，具体是：

其中，x表示目标特征值，p(x)表示目标特征值出现的概率，cnt表示目标特征值在一天内出现的次数，N表示基准数，i_b表示目标特征值的自信息量指标量值。

进一步地，所述第二评价指标为jaccard相似度指标，具体是：

其中，N_match表示目标特征值x一天内匹配到的次数，N_total表示目标特征值x出现的总次数，N_query表示查询的时间段中所有的时空点数，sim(x)表示目标特征值x的相似度指标量值。

进一步地，所述第三评价指标为空间多样性指标，具体是：