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技术

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。

Representation method of distributed spatiotemporal index for inverted Tyson polygons in mobile medical system

The sub case applies to open a representative point acquisition method for distributed spatio-temporal index of inverted Tyson polygon in mobile medical treatment. It belongs to the field of data indexing, and is used to solve the problem of improving the efficiency of the existing data query method and applies the index method to the mobile medical field. The key technology is to determine the internal clustering points. With adjacent points, the data of internal clustering points are clustered and cluster centers are selected after clustering to index. The required data are adjacent points connected to the internal clustering points, and the internal clustering point is a center, including the adjacent cluster center points to establish a circle, and the circle is the three corner shape of the circle as the Delaunay triangle.

【技术实现步骤摘要】
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本申请为申请号2017109759923、申请日2017-10-19、专利技术名称“移动医疗的倒排泰森多边形的分布式时空索引方法及应用”的分案申请。
本专利技术属于数据索引领域，涉及大数据处理与空间查询算法应用。
技术介绍
随着移动通信和基于位置服务相关技术的快速发展，云计算、大数据、物联网、移动计算以及空间定位等技术也逐步成熟，而GPS、摄像头、蓝牙数据等也在不断的增加，涌现了大量的空间数据，这使得各种空间数据或对象的存储与处理中面临着巨大的挑战。数据进行大数据处理时，经常会遇到运算时间长、时空数据查询效率低的问题。而传统计算机的运算体系因为只支持有限的线程，所以并行与分布式性能差，单机的计算资源常常有限(如受限于硬盘或内存的大小，CPU单元计算能力不强等)而无法直接应用。索引对大规模数据访问效率有着重要的影响。新的空间索引方法需要引入到传统的数据库处理引擎中，从而出现了R-tree结构。R-tree相当于二维B+树索引在多维数据环境下的扩展。目前基于R-tree索引的来进行最近邻(NearestNeighbor,NN)查询的本文档来自技高网...

【技术保护点】
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...

【技术特征摘要】
1.一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，...

【专利技术属性】
技术研发人员：季长清，刘飞，高杨，吴锐，刘畅，汪祖民，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21