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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明公开了一种道路网多用户偏好异类组合Skyline查询方法，设计用于找到道路网内不被支配的兴趣组合，这些组合由不同类型的兴趣点构成。首先，该方法利用多用户的偏好向量对兴趣点数据集进行分桶，以快速确定所有兴趣点类型；接着，依据Skyline有序桶和公共支配区域等理论，并利用所提动态规划算法，有效排除大量不能构成结果集的组合，从而得到查询结果集。此外，为了提升查询时距离运算速度，本发明设计了一种WG索引结构，该结构能够根据弱兴趣点进行剪枝同时加快距离计算效率。

主权项：1.一种道路网多用户偏好异类组合Skyline查询方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取包括m种的兴趣点数据集P，并接收包括n个查询点的查询用户组合Q，其中兴趣点数据集P={p1,p2,…}，对于每个兴趣点p，p=p.type,p.eij,p.dist，p.type表示p点的兴趣点类型，p.eij表示p点在道路网中的边为eij，p.dist表示p点距道路网中顶点vi和vj较短的距离，查询用户组合Q={q1,q2,…,qn}，对于Q中每个查询用户q，q=q.eij,q.dist,q.vec，q.vec为该点的偏好向量；2将查询用户组合Q中所有查询用户的偏好向量进行相加，构建整体偏好向量VecQ，遍历兴趣点数据集P，通过兴趣点的类型对数据集进行分桶处理，同时排除整体偏好向量小于0所对应的兴趣点，获得一组按照兴趣点偏好次序排列的桶，其中，桶为一种存储结构，同一桶内存储相同类型的兴趣点；3对桶中所有点进行Skyline支配关系判断，将得到的Skyline集合加入到Skyline桶中，将非Skyline集合加入到非Skyline桶中，构建非Skyline桶哈希表，其中，非Skyline桶哈希表为一种键值对存储结构，用于存放非Skyline桶中的Skyline支配关系，该哈希表的键存放被支配的对象，值存放支配对象；4对所有Skyline桶中的点进行笛卡尔积，将形成的Skyline桶组合加入到可行性解集GR中，初始化minDp数组，根据状态转移方程执行动态规划算法，找到Skyline桶组合中的距离成本最小值minDist；5对所有非Skyline桶中的点进行笛卡尔积，将形成的组合加入到中间变量Gtemp集合中，遍历Gtemp集合判断组合中的点是否均在公共支配区域内，若均在公共支配区域内，且距离成本小于步骤4中的minDist，则将该组合加入到可行性解集GR中，将不满足的组合从GR中移除；6遍历Gtemp集合，将Gtemp中组合G中点p的非Skyline哈希表的值加入到临时桶tempBucket中，对tempBucket执行步骤4中的动态规划算法求得tempMinDist，将距离成本DistQ,G与tempMinDist进行比较，若DistQ,GtempMinDist，则将G加入到可行性解集GR中，返回最终的可行性解集GR；7步骤6中计算DistQ,G时，通过WG索引结构进行计算，WG索引中叶子节点存储道路网中的所有兴趣点、兴趣点和边界点的距离矩阵以及弱兴趣点，非叶子节点存储边界点、边界点之间的距离矩阵、以及弱兴趣点。

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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种道路网多用户偏好异类组合Skyline查询方法