[发明专利]移动云计算环境下的基于双色反近邻查询的商店定址系统

摘要

一种移动云计算环境下的基于双色反近邻查询的商店定址系统,属于基于大规模时空数据处理与移动技术应用领域。用于解决现有商店定址系统对用户与顾客、商店之间的空间位置不明确的问题，技术要点是：该系统智能终端包括智能移动客户端、云中心服务系统等，采用了大规模分布式BRNN等基于位置的服务的分析算法，通过各个查询顾客集位置与商店集位置，将大数据处理的模式整合到该商店定址系统的查询阶段，在海量数据中搜索出最符合商店定址条件的位置区域，并将该位置区域反馈至智能移动客户端，最终完成商店定址问题。效果是：通过查询现有顾客集的位置以及现有商店集的位置，据此为用户找到最佳商店定址位置区域，使得新建的商店能够吸引最多的顾客。

主权项

1.一种移动云计算环境下的基于双色反近邻查询的商店定址系统，其特征在于：该商店定址系统包括云中心服务系统和智能移动客户端，其中，云中心服务系统用于进行分布式倒排网格索引的建立，以及执行分布式空间双色反近邻查询算法，智能移动客户端用于收集与预处理定址用户位置、该定址用户位置附近的商店以及顾客的位置信息，并通过无线网络将该信息发送给云中心服务系统，且智能移动客户端还用于接收云中心服务系统返回的最优位置区域；该商店定址系统的执行方法是：当定址用户发出定址请求后，由智能移动客户端的定位系统自动采集并提交定址用户位置附近的商店和顾客的位置信息至云中心服务系统，云中心服务系统通过使用采集到的定址用户位置附近的商店以及顾客的位置信息，建立商店位置信息的分布式倒排网格索引，并对商店位置以及其附近顾客的位置进行分布式预处理，且按照需要进行定期动态更新；由云中心服务系统使用分布式倒排网格索引进行分布式时空信息的双色反最近邻查询，并返回最优位置给定址用户；分布式倒排网格索引的处理步骤具体为：给定空间数据集D，D是由欧几里德空间数据点组成的集合，且数据集D具有定址用户位置附近的商店以及顾客的位置信息，对于D中的点p∈D在数据集D的位置用表达式(p.x,p.y)表示，点p包含定址用户位置附近的商店以及顾客的位置信息；首先将数据集文件存储到分布式文件系统HDFS上，HDFS会自动将其分割成很多数据分块，每个Mapper读入一个输入数据分片，然后每个Mapper分析数据分片中的空间数据点，并计算出空间数据点到网格单元格的映射，最后Mapper把单元格c(i,j)在网格当中的位置作为key，把点p(x,y)的位置信息作为value，并将该对应输出，Reducer则把Mapper读取的数据输出，并收集相同单元格(key)中的点数据，然后输出单元格索引和包含在该单元格中的点的集合；网格编号相同的数据对象被传送到同一个Reduce函数中，Reduce函数将这些对象聚集构成一个链表，对链表中的数据对象进行排序，最后输出由网格编号和链表构成的键值对；使用分布式倒排网格索引进行分布式时空信息的双色反最近邻查询的方法为：首先建立分布式空间网格索引，并对网格空间进行整体扫描，从而建立了分布式倒排网格索引，在Map函数中对分片数据区域用PCT轮圈算法，以点ci为圆心，ci为某一顾客的位置信息，半径r＝|ci,si|进行轮圈，si为某一商店的位置信息,并将圆区域内或与圆边界相交的网格Cell(i)的Counter(gi)值计为1，即Counter(gi)＝1；每个网格包含网格在网格空间的位置信息以及顾客或商店的实际的位置信息；每个分片数据区域单独处理完后，最后在Reduce函数中合并，合并的过程中，按照网格处理算法进行扫描，每次扫描的过程中，对重叠的网格Cell(i)的Counter(gi)值累加，最后输出整个空间区域权值W最大的Cell(j)，即为最优位置区域。