申请/专利权人：哈尔滨理工大学

申请日：2023-06-06

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN116821279B

主分类号：G06F16/33

分类号：G06F16/33;G06F16/31;G06F16/9535

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明公开一种带排斥关键字的空间关键字查询方法和系统，其目标是找到同时满足用户期望关键字和排斥关键字要求的最近的空间‑文本对象。由于传统的空间关键字查询模型没有考虑到用户的排斥意向导致查询结果不理想且现有相应技术维护代价高，本发明基于IR树提出一种新的索引结构BloomIR‑tree用于处理带排斥关键字的空间关键字查询问题，通过引入布隆过滤器，不仅可以高效地查询结果，也弥补了传统技术使用关键字二分树处理排斥关键字不持久维护代价大的缺点。

主权项：1.一种带排斥关键字的空间关键字查询方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取对象集合O，并接收用户所处的查询点q＝{q.loc,q.K+,q.K-}，其中对象集合O＝{o1,o2,…},用户所提查询点q包括用户所在的位置q.loc，期望关键字集合q.K+，排斥关键字集合q.K-；2根据对象集合内对象的分布和对象所携带的关键字信息建立BloomIR-tree索引，索引的非叶节点结构包含指向其子节点的指针及info结点信息文件，叶节点包含info结点信息文件，info结点信息文件包含该节点内所有POI关键字信息形成的倒排文件、BloomFielter以及Ukey，Ukey为节点内所有空间-文本对象关键字的交集；3初始化优先队列Q为空，初始化结果集Res为空，BloomIR-tree索引根节点Root入队，当Q非空，Q出队一个对象为节点e，若e是非叶节点，遍历q.K-内的每个排斥关键字key，使用BloomIR-tree索引中当前节点e的info文件中BloomFielter-e进行判断，若排斥关键字key存在且Ukey-e中包含排斥关键字key，则该节点的关键字信息中包含当前排斥关键字key，直接剪枝，否则，若关键字信息中包含q.K+内的全部关键字，将该节点加入队列Q，队列Q内的对象根据到查询点的欧氏距离进行从小到大排队，若e是叶节点，则遍历e内每个对象o，判断当前对象o的关键字信息是否包含q.K+的每个关键字，是则将o放入结果集Res中；4当Q为空，则结束查询，将Res中的对象o根据与q.loc的欧氏距离大小进行从小到大排序，返回距离最近的对象omin。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨理工大学 一种带排斥关键字的空间关键字查询方法和系统

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