应用于电子地图的空间关键字查询的搜索方法

    公开(公告)号:CN110069592A

    公开(公告)日:2019-07-30

    申请号:CN201910333874.1

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种应用于电子地图的空间关键字查询的搜索方法,其包括如下步骤:S1:读取待查询关键字的数目,若所述待查询关键字为多关键字则跳转至S2,否则跳转至步骤S7;S2:将待查询关键字的频率与频率阈值进行比对,若待查询关键字的频率为低频则跳转至步骤S7、否则跳转至步骤S3;S3,构建叶子节点u:将各关键字t映射到包含t的对象列表来构建u的倒排列表,并收集u的词汇表构建父节点的布隆过滤器;S4,构建非叶子节点p:将p的各个子项指向的子节点构成节点p的词汇表,并插入初始化布隆过滤器;S5,基于布隆过滤器的IR-tree的构建;S6,构建IR-tree的查询索引;S7:对待查询关键字构建R-tree查询结构。本发明提升其对关键字的索引效率,节约系统资源。

    应用于电子地图的空间关键字查询的准确搜索方法

    公开(公告)号:CN110059148A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910333876.0

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种应用于电子地图的空间关键字查询的准确搜索方法,其包括如下步骤:S1,基于数据集首先构建叶子节点u:设u中包含的点的集合为up,将各关键字t映射到包含t的对象列表来构建u的倒排列表,并收集u的词汇表构建父节点的布隆过滤器;S2,构建非叶子节点p:设p的子项为{c1,…,cf},所述f为一个节点最大能容纳的子项数目,将p的各个子项指向的子节点构成节点p的词汇表,并对各关键字插入初始化的布隆过滤器;S3,构建根节点、完成基于布隆过滤器的IR-tree的构建;S4,构建S3所得IR-tree的查询索引。本发明能够提升其对关键字的索引效率,节约系统资源。

    电子地图空间关键字查询分布式索引系统和方法

    公开(公告)号:CN110059149A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910333878.X

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种电子地图空间关键字查询分布式索引系统和方法,该方法包括如下步骤:S1,分区:通过Spark平台的数据分区抽象接口将原始数据进行分割后映射到集群的各节点,在各节点形成数据分区;S2,局部索引构建:在各个数据分区分别构建一个索引文件,同时收集各个数据分区的统计信息;S3,全局索引构建:使用局部索引构建收集的统计信息,在主节点构建全局索引。本发明能够增加关键字查询的吞吐量,降低索引成本,减少系统的响应延迟。

    应用于电子地图的空间关键字查询的近似搜索方法

    公开(公告)号:CN110046216A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910334422.5

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种应用于电子地图的空间关键字查询的近似搜索方法,其包括如下步骤:S1:读取数据集的各条数据进行索引构建、针对单条数据的各个关键字分别跳转至步骤S2;S2:将关键字的频率与频率阈值进行比对;S3:采用映射函数将关键字映射到R-tree,并组织包含该关键字的空间文本对象,跳转至S5;S4:将关键字映射到对象列表中,跳转至S5;S5:对于叶子节点中的对象、计算其最小边界矩形来表示它们的空间区域,对于非叶子节点,收集其子节点的最小边界矩形并组成更大的最小边界矩形以代表该节点的空间覆盖范围;S6:在S5构建的空间框架内实现对aBRQ(Approximate Boolean Range Query)的查询搜索;S7:在S5构建的空间框架内实现对近似关键字包含的k最近邻查询的查询搜索。

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