[发明专利]移动医疗的倒排泰森多边形的分布式时空索引的代表点获取方法

摘要

本分案申请公开了一种移动医疗的倒排泰森多边形的分布式时空索引的代表点获取方法，属于数据索引领域，用于解决提高现有数据查询方法索引效率的问题，并将索引方法适用于移动医疗领域，技术要点是确定内部聚类点与相邻点，将内部聚类点的数据聚类，聚类后选出聚类中心进行索引，所需数据为与内部聚类点连接的相邻点，以这个内部聚类点为圆心，包含相邻的聚类中心点建立圆，以这个圆为外接圆的三角形作为Delaunay三角形。

主权项

一种移动医疗的倒排泰森多边形的分布式时空索引的代表点获取方法，其特征步骤如下：使用Spark来构建基于倒排Voronoi图索引，3维空间中给定两个医疗相关数据集R和S，R是医疗资源数据集，其包括位置数据集，S为患者数据集，其包括位置数据，把这两个数据集上传到HDFS中，Spark按默认机制进行分片，部分mappers同时并行运行，在Spark任务中使用默认的reducer，在启动map函数之前，使用预聚类算法得到一个区域的医疗资源的代表点p，并加载到每个map的主存中；代表点的获取方法是，确定内部聚类点与相邻点，将内部聚类点的数据聚类，聚类后选出聚类中心进行索引，所需数据为与内部聚类点连接的相邻点，以这个内部聚类点为圆心，包含相邻的聚类中心点建立圆，以这个圆为外接圆的三角形作为Delaunay三角形，本方法中将两个不同的内部聚类点分别建立Delaunay三角形，这两个Delaunay三角形以相邻点为共同点建立Delaunay三角网，将数据对象分割为几个大分区，选择其中一聚类代表点成为代表点，被划分的每个对象以被聚类在一个Voronoi单元中，每个Voronoi网格中含有对象id。