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公开(公告)号：CN103778196B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410007605.3
申请日：2014-01-07
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于双色反最近邻查询的最优选址方法。利用空间数据库中双色反最近邻查询技术，将空间四分法和泰森多边形应用到本发明中，保证查询结果具有最多的反最近邻，并使得查询结果到各自反最近邻的最小距离最大。本方法先为每个客户点生成最近位置圆域；接着用四分法找到矩形区域，并使得该区域落在尽可能多的最近位置圆域交集中；然后用两个有效的剪枝规则对上一步得到的与矩形区域相关的最近位置圆域集合进行修剪；最后根据修剪后的最近位置圆域集合及其泰森多边形找出最佳位置点。本发明极大地减少了查询的搜索空间，且查询效率明显好于现有方法，提供了最佳性能。
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公开(公告)号：CN103778198A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410007699.4
申请日：2014-01-07
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30327 , G06F17/30424
摘要： 本发明公开了一种空间数据库中分组反向轮廓查询方法。充分利用将现有的数据库管理系统平台和空间数据库引擎相结合构建而成的空间数据库系统，以及现有的空间数据库索引技术，本发明选用了R树作为分组反向轮廓查询方法的索引。在此基础上本发明首先开发了分组引擎，将多组混合在一起的数据进行有效的分离。接着开发了全局轮廓计算引擎，它计算出每组的第一层和第二层全局轮廓，其中第一层全局轮廓是作为最终查询结果的候选集，而第二层全局轮廓则用于后续的执行。最后开发了全局轮廓比较引擎，它能够有效地排除第一层全局轮廓中的错误命中，并得到每一组的最终反向轮廓。
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公开(公告)号：CN107145526B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710244072.4
申请日：2017-04-14
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F16/901 , G06F16/909
摘要： 本发明公开了一种路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，利用GIM树对空间路网，文本，社交数据进行存储，并利用分支界限方法遍历索引；在遍历索引时本发明首先计算索引节点的最小相似性计数表与最大相似性计数表，而后利用上述最小相似性计数表和最大相似性计数表进行剪枝，并利用过滤、精炼算法以加速查询执行。本发明结合了空间数据库的现有技术，降低了地理社交文本相似性计算次数，从而提高了查询性能。
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公开(公告)号：CN103778194B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410007211.8
申请日：2014-01-07
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于反向轮廓带的商品推荐方法。本发明对用户偏好数据集采用R树索引结构并利用最佳优先搜索方法来遍历索引；在遍历索引时本发明首先计算得到对推荐商品可能感兴趣的消费者；接着利用预处理文件中的结果对找到的消费者进行验证，判断其是否对推荐商品真正感兴趣；对于用预处理结果无法判断的消费者进行进一步验证以得到最终结果。本发明结合了空间数据库的现有技术和反轮廓查询算法，向商家返回对商品真正感兴趣的消费者，并且整个查询过程只访问一次R树索引结构，从而提供了最佳性能。
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公开(公告)号：CN103778196A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410007605.3
申请日：2014-01-07
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30327 , G06F17/3053
摘要： 本发明公开了一种基于双色反最近邻查询的最优选址方法。利用空间数据库中双色反最近邻查询技术，将空间四分法和泰森多边形应用到本发明中，保证查询结果具有最多的反最近邻，并使得查询结果到各自反最近邻的最小距离最大。本方法先为每个客户点生成最近位置圆域；接着用四分法找到矩形区域，并使得该区域落在尽可能多的最近位置圆域交集中；然后用两个有效的剪枝规则对上一步得到的与矩形区域相关的最近位置圆域集合进行修剪；最后根据修剪后的最近位置圆域集合及其泰森多边形找出最佳位置点。本发明极大地减少了查询的搜索空间，且查询效率明显好于现有方法，提供了最佳性能。
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公开(公告)号：CN103778198B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410007699.4
申请日：2014-01-07
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种空间数据库中分组反向轮廓查询方法。充分利用将现有的数据库管理系统平台和空间数据库引擎相结合构建而成的空间数据库系统，以及现有的空间数据库索引技术，本发明选用了R树作为分组反向轮廓查询方法的索引。在此基础上本发明首先开发了分组引擎，将多组混合在一起的数据进行有效的分离。接着开发了全局轮廓计算引擎，它计算出每组的第一层和第二层全局轮廓，其中第一层全局轮廓是作为最终查询结果的候选集，而第二层全局轮廓则用于后续的执行。最后开发了全局轮廓比较引擎，它能够有效地排除第一层全局轮廓中的错误命中，并得到每一组的最终反向轮廓。
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公开(公告)号：CN104346444A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410568900.6
申请日：2014-10-23
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30241
摘要： 一种基于路网反空间关键字查询的最佳选址方法，对于数据集采用基于连接聚簇的索引结构存储，并利用类迪杰斯特拉搜索方法来遍历索引；在遍历索引时本发明首先计算得到查询商家的潜在竞争商家的候选结果；接着利用提出的相关规则进行验证，判断其是否为真正的竞争商家。本发明结合了空间数据库的现有技术和反空间关键字算法，并且整个查询过程不需要遍历整个数据集，从而提供了最佳性能。
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公开(公告)号：CN103778195A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410007280.9
申请日：2014-01-07
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30327
摘要： 本发明公开了一种空间数据库中排序反向轮廓查询方法。选用了广泛使用的R树对查询集建立索引；在此基础上本发明首先开发了排序反向轮廓过滤引擎，得到最终结果的一个上限；接着开发了开发基于动态轮廓裁剪和全局轮廓裁剪的排序反向轮廓裁剪引擎，来消除其中错误的命中；最后开发了排序引擎对查询结果进行合并，并按顺序得到最终的查询结果。
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公开(公告)号：CN107145526A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710244072.4
申请日：2017-04-14
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种路网下地理社交关键字反最近邻查询处理方法，利用GIM树对空间路网，文本，社交数据进行存储，并利用分支界限方法遍历索引；在遍历索引时本发明首先计算索引节点的最小相似性计数表与最大相似性计数表，而后利用上述最小相似性计数表和最大相似性计数表进行剪枝，并利用过滤、精炼算法以加速查询执行。本发明结合了空间数据库的现有技术，降低了地理社交文本相似性计算次数，从而提高了查询性能。
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