一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法技术

本发明专利技术是一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，本方法在离线阶段为每个兴趣点预先计算出潜在1NN结果区域，当查询发起时，该方法先查找与指定路径上每对相邻端点构成的最小外包矩形相交的潜在1NN结果区域，将其对应的兴趣点加入到结果候选集中；再利用指定路径的出发时刻以及相应边的权值函数可以计算出指定路径上每个端点的到达时间；再根据查询点的移动方向，为每段子路径建立查询点到候选集中每个兴趣点的函数模型；最后根据函数模型可以有效地找到k近邻结果变化的时间和空间分割点及相应的k近邻结果。本发明专利技术能够快速检索到可能成为结果的兴趣点结果候选集，再根据函数模型划分时间分割点，有效地解决了时间依赖路网中的连续k近邻查询。

A continuous k nearest neighbor query method in time dependent road network

The present invention is a continuous k nearest neighbor query method in a time dependent road network. This method precalculates the potential 1NN result area for each point of interest in the off-line phase. When the query is initiated, the method first searches for the potential 1NN result area that intersects the smallest outsourced rectangle made up of each pair of adjacent endpoints on the specified path, and corresponds to it. The interest points are added to the result candidate concentration; then the arrival time of the specified path and the weight function of the corresponding edge can be used to calculate the arrival time of each endpoint on the specified path; and then, according to the direction of the query point, the function model of each point path to each point of interest is established for each sub path, and the final basis is based on the direction of the query point. The function model can effectively find the temporal and spatial segmentation points and the corresponding k nearest neighbor results of k nearest neighbor results. The invention can quickly retrieve the candidate result candidate set which may be the result, and then divide the time segmentation point according to the function model, and effectively solve the continuous k nearest neighbor query in the time dependent road network.

【技术实现步骤摘要】
一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法
本专利技术属于近邻查询
，具体为一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，利用查询点到兴趣点最快行驶时间函数模型算法实现时间依赖路网中的连续k近邻查询技术。
技术介绍
随着网络的发展，移动终端的普及，在线地图服务的快速进展及其在手持设备和汽车导航系统中的广泛部署导致了基于位置服务的广泛使用。这对于政府决策，企业利益，个人生活便利都带来很大帮助。例如，为政府单位在交通，医疗等资源配置，提供决策的辅助作用；对于企业的物流管理提供相关信息及对于个人餐饮、娱乐、购物等也带来极大便利。因此，如何更好的满足用户对位置服务的需求，已经成为当前近邻查询技术的热点问题。现有的近邻查询技术主要解决了静态路网中的k近邻查询、时间依赖路网中的k近邻查询以及静态路网中的连续k近邻查询。静态路网中的k近邻查询常用方法有INE(增量网络扩展)、IER(增量欧几里得约束)、DisBrw、ROAD、和G-tree。由于在时间依赖路网中边权值不断变化，所以这些方法不适用。解决时间依赖路网中k近邻查询的方法主要有时间扩展图、TD-INE、TNL和LNI索引、TD-FTT等方法。虽然这些方法可以解决了边权值不断变化的难点，但是不能解决查询点不断移动的问题。IE(Intersectionexamination)、UBA(UpperBoundAlgorithm)、UNICONS(auniquecontinuoussearchalgorithm)、DAR和DAR、VCkNN等方法解决了静态路网中指定路径的连续k近邻查询，但是这些方法都假设边的权值是恒定的，无法适用于时间依赖路网中边权值不断变化的连续k近邻查询。
技术实现思路
为了解决适用于边权值不断变化的连续k近邻查询，本专利技术提出了一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，基于查询点到兴趣点最快行驶时间函数模型的方法解决时间依赖路网中的连续k近邻查询，包括以下步骤：步骤1：为路网的每个兴趣点建立潜在1NN结果区域(Potential1NNresultregion，简称P1NNRR)。利用并行最短路径扩展树从pi开始扩展，当路网节点到pi的最小行驶时间大于路网节点到其他兴趣点的最大行驶时间时停止扩展，这些路网节点所构成的多边形即为潜在1NN结果区域。步骤2：利用最小外包矩形查找候选集。以指定路径上两个相邻端点的长度为对角线构建MBR(最小外包矩形)。与MBR相交的P1NNRR生成器加入到候选集中。步骤3：根据查询点分别到候选集中每个兴趣点的行驶时间构建函数模型。进一步地，所述的步骤2中将相交的潜在1NN区域的生成器加入到相应的候选集中包括以下步骤：步骤2.1：如果候选集个数m≥k，执行步骤3。步骤2.2：如果候选集个数m＜k，将原来最小外包矩形的对角线沿两个相邻端点同时扩展到原来长度的n倍，形成一个新的最小外包矩形，检查与新的MBR相交的P1NNRR生成器加入到候选集中。重复此过程直到满足m≥k，再执行步骤3。进一步地，步骤3中的建模方法包括以下步骤：步骤3.1：根据出发时间以及每两个端点的行驶时间函数，可以计算到每个端点的到达时间。步骤3.2：根据端点到候选集中兴趣点的行驶时间函数以及相邻端点的行驶时间函数可以建立查询点到兴趣点的函数模型。步骤3.3：根据3.2建立的函数模型，可以准确找到时间分割点以及k个最近邻。时间分割点只是一个时间点，没有实际意义，因此需要将时间分割点对应到路网中。进一步地，步骤3.2中计算查询点到兴趣点的行驶时间公式如下：其中cq,p(ts)表示在ts时刻，查询点q到兴趣点p的行驶时间；表示在ts时刻，查询点q到端点vi的行驶时间；表示在ts时刻，端点vi到兴趣点p的行驶时间。进一步地，步骤3.1所述的计算端点到达时间公式如下：......tA∈[ti+n-1,ti+n]约束条件：f1+f2+f3+...fn＝1，其中表示在tD时刻从端点vi到端点vi+1的行驶时间；表示在t1时刻从端点vi到端点vi+1的行驶时间；表示在t2时刻从端点vi到端点vi+1的行驶时间；表示在tA时刻从端点vi到端点vi+1的行驶时间；[ti,ti+1]、[ti+1,ti+2]、[ti+2,ti+3]、[ti+n-1,ti+n]表示行驶时间恒定的区间；f1、f2、f3、fn为辅助函数没有实际意义。进一步地，所述步骤3.3中将时间分割点转化到路网(即将时间分割点对应到路网的地理位置上)的计算公式：其中ds表示时间分割点对应到路网边上的长度；ts表示时间分割点；tA表示出发时间；表示在ts时刻从端点vi到端点vi+1的行驶时间；d(vi,vi+1)表示端点vi到端点vi+1的长度。本专利技术的优势在于提出一种查询点到兴趣点最快行驶时间函数模型的方法实现了时间依赖路网中的连续k近邻查询技术，利用预先计算的P1NNRR和相邻端点的MBR有效地查找候选集合，根据查询点到候选集中每个兴趣点的行驶时间建立函数模型，由函数关系可以快速找到分割点以及k个兴趣点。附图说明图1是本专利技术的流程示意图；图2是本专利技术步骤3的流程示意图；图3是为P1NNRR的路网图；图4为早上8:00到8:40，边E＝(A，B)的平均行驶时间函数图。图5为早上8:00到8:40，端点A到兴趣点p1的行驶时间函数图。图6为早上8:00到8:40，端点A到兴趣点p4的行驶时间函数图。图7为早上8:00到8:40，端点B到兴趣点p3的行驶时间函数图。图8为早上8:00到8:40，端点B到兴趣点p2的行驶时间函数图。图9为查询点到兴趣点最快行驶时间函数图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。参考图1-9，本专利技术提供了一种时间依赖路网中的连续k近邻查询技术，方法流程图如图1所示，包括以下步骤：步骤1：如图3所示，为路网中的每个兴趣点建立P1NNRR(图3为P1NNRR的路网图，其中白色圆圈表示一组端点V＝{v1，...，vn}；黑线表示一组边E＝{(vi,vj)|vi,vj∈V,i≠j}，加粗的黑线表示指定路径即path＝{A，B，C，D}；大黑色圆圈表示一组兴趣点P＝{p1,p2,...,pn})。利用并行最短路径扩展树从P＝{p1,p2,...,pn}中的每个兴趣点pi开始扩展，当路网节点到pi的最小行驶时间大于路网节点到其他兴趣点pj(i≠j)的最大行驶时间时停止扩展，这些路网节点所构成的多边形即为P1NNRR(附图3中用虚线多边形表示)。步骤2：利用最小外包矩形查找候选集。以指定路径上两个相邻端点A和B、B和C、C和D的长度为对角线分别构建MBR(端点A和端点B构建的MBR用附图3中实线矩形表示)。检查与MBR相交的P1NNRR生成器(即兴趣点)，并将兴趣点p1、p2加入到子路径{A，B}的候选集中。步骤2.1：在k＝2的情况下，候选集个数m＝2＝k，满足条件m≥k，然后执行步骤3。步骤2.2：在k＝3的情况下，候选集个数m＜k，则需要扩展搜索范围。将原来最小外包矩形的对角线，即A到B的长度沿两个相邻端点同时扩展到原来长度的2倍，形成一个新的最小外包矩形本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、预计算路网中每个兴趣点潜在的1NN区域；步骤2、查找指定路径上与每两个相邻端点的最小外包矩形相交的兴趣点的潜在1NN区域，并将相交的潜在1NN区域的生成器加入到相应的候选集中；步骤3、根据查询点到候选集中兴趣点的行驶时间函数建立函数模型。

【技术特征摘要】
1.一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、预计算路网中每个兴趣点潜在的1NN区域；步骤2、查找指定路径上与每两个相邻端点的最小外包矩形相交的兴趣点的潜在1NN区域，并将相交的潜在1NN区域的生成器加入到相应的候选集中；步骤3、根据查询点到候选集中兴趣点的行驶时间函数建立函数模型。2.如权利要求1所述的一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，其特征在于：所述的步骤2中将相交的潜在1NN区域的生成器加入到相应的候选集中包括以下步骤：步骤2.1：如果候选集个数大于等于需要查找的近邻个数，执行步骤3；步骤2.2：如果候选集个数小于需要查找的近邻个数，将相邻端点沿着两个端点扩展n倍，直到满足候选集个数大于等于需要查找的近邻个数，再执行步骤3。3.如权利要求1所述的一种时间依赖路网中的连续k近邻查询方法，其特征在于：步骤3中的建模方法包括以下步骤：步骤3.1：由已知的出发时间和相邻端点的行驶时间函数可以计算出指定路径上每个端点的到达时间；步骤3.2：根据端点到兴趣点的行驶时间函数以及相邻端点的行驶时间函数可以建立查询点到兴趣点的行驶时间函数模型；步骤3.3：由步骤3.2的函数模型可以找到时间分割点，将时间分割点对应到路网上。4.根据权利要求3所述的一种时间依赖路网中的连...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳佳，李雨现，夏秀峰，
申请(专利权)人：沈阳航空航天大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21