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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种面向时空数据的分布式智能检索方法及系统，该方法包括：获取时空源数据文件，对所述时空源数据文件进行预处理和解析，得到时空解析数据集；基于蓄水池抽样和R‑Star树算法，生成时空解析数据集的负载均衡的分区方案，将各分区分配至执行器上；获取用户的查询内容，利用检索模型定位相关的关键词和上下文信息，通过预训练的大语言模型生成查询指令；执行所述查询指令，根据分区元数据情况，全局筛选可能包含查询结果的候选分区，在所述候选分区中进行局部检索，从而得到检索结果。利用分区元数据进行先全局筛选再局部检索的操作，避免将所有数据都加载入内存，降低了对设备硬件性能的要求和提高了检索效率。
主权项：1.一种面向时空数据分布式智能检索方法，其特征在于，包括：获取时空源数据文件，对所述时空源数据文件进行预处理和解析，得到时空解析数据集；基于蓄水池抽样和R-Star树算法，生成时空解析数据集的负载均衡的分区方案，将各分区分配至执行器上；获取用户的查询内容，利用检索模型定位相关的关键词和上下文信息，通过预训练的大语言模型生成查询指令；执行所述查询指令，根据分区元数据情况，全局筛选可能包含查询结果的候选分区，在所述候选分区中进行局部检索，从而得到检索结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向时空数据的分布式智能检索方法及系统
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