[发明专利]一种基于轨迹大数据最近邻查询的个性化推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于轨迹大数据最近邻查询的个性化推荐方法。本发明基于轨迹大数据最近邻查询，设计高效的存储和索引结构来处理轨迹大数据。本发明首先对轨迹大数据进行抽取、降噪、转换和存储处理，而后对被存储的轨迹数据建立全局的R树索引和局部的R树索引，并对每个分区建立基于轨迹编号集合的索引和基于轨迹数目的索引。在用户提交查询时，通过访问本发明的索引结构，进行基于轨迹大数据最近邻查询以提供个性化推荐服务。本发明很好地满足了大数据环境下轨迹最近邻查询的需求，极大地提高了轨迹大数据最近邻查询的处理效率，提供了最佳的性能。

主权项

一种基于轨迹大数据最近邻查询的个性化推荐方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤(1)：从原始的大数据中抽取有效的轨迹大数据。步骤(2)：对步骤(1)中抽取出来的轨迹大数据进行降噪处理。步骤(3)：将步骤(2)中已经降噪过的轨迹大数据转换成不同的形式，并利用HDFS进行存储。步骤(4)：对步骤(3)中已经存储的轨迹大数据建立全局的R树索引和局部的R树索引。步骤(5)：利用步骤(4)建立的索引结构对每个分区建立基于轨迹编号集合的索引和基于轨迹数目的索引。步骤(6)：用户提交个性化推荐查询，通过访问步骤(4)和步骤(5)建立的索引结构，进行轨迹大数据最近邻查询，并根据轨迹大数据最近邻查询的结果向用户进行个性化推荐。