时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法技术

本发明专利技术公开了一种时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法，包括以下具体步骤：通过充分分析时序图的特点，设计新的数据结构，将时序图转成“静态图”，在此基础上，求解两点间满足多个约束条件的Skyline路径，最后根据求得的Skyline路径计算多种不同类型的路径，其中，在求解Skyline路径时，利用A*算法设计启发函数并通过两个剪枝策略来加速计算，最后在求解多种不同类型的路径时，利用时序图设计类似二分搜索的算法来加速对结果的查询。通过上述方式，本发明专利技术考虑了路径上的多个约束条件，解决了在时序图下完成多约束路径查询的问题，极大地减少了查询时间，优化了算法，提高了查询的准确率。

【技术实现步骤摘要】
时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法
本专利技术涉及图算法和数据挖掘的领域，尤其涉及一种时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法。
技术介绍
近年来，由于在线社交网路的兴起，图上的一些算法越来越受到人们的重视。但大部分研究主要基于静态图。为了贴合现实生活，人们渐渐将研究领域转向了时序图，并在此基础上取得了一些突破和进展，比如设计出高效地求解时序图上的各种“最短”路径查询算法，在时序图上建立索引来快速判断路径可达性等等。但现实生活中的场景可能更为复杂，人们在出行的时候往往还会考虑各种各样的约束条件，比如油费，耗时等等。因此，还需要在图上为每条边增加一些属性信息，这就构成了如何在时序图上求解多约束的路径查询问题。这类问题的研究在现实生活中有着十分重要的意义。Skyline路径是众多路径问题中的一种，它是一组满足用户给定的所有约束的路径集，并且该路径集中不存在支配关系。支配即指两条路径相比，其中一条路径的所有属性值都不差于另一条，并且至少有一个属性优于另一条。例如：考虑两条路径P1，P2，他们都具有属性a，b，c，对应的属性值分别是a1，b1，c1和a2，b2，c2，如果满足a1<a2，b1<=b2，c1<=c2，则称路径P1支配P2（这里认为属性值越小越好）。Skyline在现实生活中有着很多应用场景，比如你开车去海边度假，你想找一个宾馆住下，要求是离海边越近越好，并且价格越低越好，这就构成了最简单的一个Skyline问题。目前，人们已经对Skyline问题做了不少研究，并且提出相关计算方法，但大多数都针对静态图，对时序图的研究甚少。设想，当用户给定起点终点，以及一系列约束的时候，如果我们能知道这两点间的Skyline路径，那我们就可以从中找出最符合用户需求的路径。因此，我们考虑将skyline路径和时序图相结合，致力于解决如何在时序图下完成多约束路径查询的问题。目前，人们针对图上的路径查询问题已经做了很多研究，从传统的静态图上的最短路径算法到后来时序图上各种类“最短”路径算法[1]。Xuan[2]等人提出了在时序图里研究最早，最快和“最短”路径问题，Ding[3]等人提出了解决大规模时序图的问题，后来Wu[4]等人进一步提出了在时序图上求解各种“最短”路径的方法，包括最早到达路径，最晚出发路径，最快到达路径以及运行时间最短等。该方法基于Dijkstra思想，并基于一些剪枝策略做了优化。另外Wu[5]等人还针对时序图上判断节点间可达性情况提出了一种新的索引方法，并给出相关研究和证明，Wang[6]等人也提出了通过索引来有效地近似求解带约束下最短路径的问题，通过这类索引操作，极大地减少了查询时间。这些方法都被理论证明具有较高的运算性能。关于Skyline路径，人们也做出了很多研究，并提出一些相关算法，Papadias[7]、Tian[8]以及Jang[9]等人对Skyline路径做了详细的介绍，并提出一种解决该问题的基本思路，Kriegel等人[10]在此方法上做了相关改进，提出了部分路径支配和完全路径支配的概念，优化了算法实现。人们在这块领域的研究和投入也使得该类算法得到不断的优化。[1].A.Khan,S.Bhowmick,andF.Bonchi.Summarizingstaticanddynamicbiggraphs.InVLDB,pages1981–1984,2017.[2].B.Xuan,A.Ferreira,andA.Jarry.Computingshortest,fastest,andforemostjourneysindynamicnetworks.InternationalJournalofFoundationsofComputerScience,14(02):267–285,2003.[3].B.Ding,J.X.Yu,andL.Qin.Findingtime-dependentshortestpathsoverlargegraphs.InEDBT,pages205–216,2008.[4].H.Wu,J.Cheng,S.Huang,Y.Ke,Y.Lu,andY.Xu,Pathproblemsintemporalgraphs,PVLDB,7(9):721–732,2014.[5].H.Wu,Y.Huang,J.Cheng,J.Li,andY.Ke,EfficientProcessingofReachabilityandTime-basedPathQueriesinaTemporalGraph.2016.[6].S.Wang,X.Xiao,Y.Yang,andW.Lin,Effectiveindexingforapproximateconstrainedshortestpathqueriesonlargeroadnetworks.InVLDB,pages61-72,2016.[7].D.Papadias,Y.Tao,G.Fu,andB.Seeger,Anoptimalandprogressivealgorithmforskylinequeries,SIGMOD,467–478,2003.[8].Y.Tian,K.C.K.Lee,andW.C.Lee,Findingskylinepathsinroadnetworks.InSIGSPATIAL,pages444–447,2009.[9].S.Jang,andJ.Yoo,Processingcontinuousskylinequeriesinroadnetworks.InProc.Pages353–356,2008.[10].H.P.Kriegel,M.Renz,andM.Schubert,Routeskylinequeries:Amulti-preferencepathplanningapproach.InICDE,pages261-271,2010。现有技术中还存在以下缺陷：(1）传统的静态图上的方法未考虑时序信息。相比于静态图来说，现实生活中的场景更趋向于时序图，包括不同时间段交通道路的拥挤程度不一样，不同时间段航班的价格不一样等等，而传统的方法只是考虑了静态图上的情况，因此不能很好地拟合真实世界的情况；（2）只是单纯考虑路径上的一个约束：就目前的研究来看，绝大多数研究都是只考虑一个约束条件，比如经典的Dijkstra算法，它只考虑了路径长度这一个约束，然而，现实生活中，人们在出行等活动中往往会考虑多个因素，比如某条路径的行驶时间，汽油燃费，行驶总距离等等，因此，仅考虑一个因素的话还远远不能解决生活中的实际问题；（3）传统做法准确率不高，运行时间长：在就目前而言，还没有专门的研究来处理时序图上的多约束路经查询问题，如果将传统方法应用到这方面的话，则需要对每个属性算出满足该属性约束的路径集，如果有K个属性，则需算出K个路径集，再从这K个路径集中筛选出交集，由此可见，这种方法无论是效率还是准确率方面都不是很高。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法，考虑了路径上的多个约束条件，解决了在时序图下完成多约束路径查询的问题，极大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法，其特征在于，包括以下具体步骤：通过充分分析时序图的特点，设计新的数据结构，将时序图转成 “静态图”，在此基础上，求解两点间满足多个约束条件的Skyline路径，最后根据求得的Skyline路径计算多种不同类型的路径，其中，在求解Skyline路径时，利用A*算法设计启发函数并通过两个剪枝策略来加速计算，最后在求解多种不同类型的路径时，利用时序图设计类似二分搜索的算法来加速对结果的查询。

【技术特征摘要】
1.一种时序图下基于Skyline的多约束路径查询方法，其特征在于，包括以下具体步骤：通过充分分析时序图的特点，设计新的数据结构，将时序图转成“静态图”，在此基础上，求解两点间满足多个约束条件的Skyline路径，最后根据求得的Skyline路径计算多种不同类型的路径，其中，在求解Skyline路径时，利用A*算法设计启发函数并通过两个剪枝策略来加速计算，最后在求解多种不同类型的路径时，利用时序图设计类似二分搜索的算法来加速对结果的查询。2...

【专利技术属性】
技术研发人员：时久超，赵安琪，刘冠峰，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32