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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明涉及空间关键字查询技术领域，公开了一种室内空间关键字个性化查询方法，其目标是找到满足用户个性化查询需求的查询结果。由于现有的室内空间关键字查询模型没有考虑用户的个性化查询需求，本发明首先设计了一种新的索引结构，ISKIR‑tree索引，用于处理室内关键字个性化查询问题，其次，基于该索引结构进行了剪枝操作，从而对数据集进行有效的精炼，最后，提出了一个综合考虑室内空间文本对象的文本相似性、空间近邻性和用户偏好度的得分函数，利用这一得分函数对剪枝后的数据进行打分并排序，从而得到满足用户个性化查询需求的查询结果。本发明提出的方法能够满足室内空间关键字查询的个性化需求，并在效率和准确性方面表现出色。

主权项：1.一种室内空间关键字个性化查询方法，其特征在于，给定室内空间文本对象集合O={o1,o2,...,on}和一个室内环境下的空间关键字个性化查询q=loc,T,pres,d；其中每个室内空间文本对象oi都由一个二元组loc,T构成，oi.loc代表该室内空间文本对象的室内位置，oi.T代表该室内空间文本对象所包含的所有关键字的集合；q.loc代表查询点所在的室内位置，q.T代表查询中包含的关键字的集合，q.pres代表用户的查询偏好集合，q.d代表查询的偏好距离；包括以下步骤：步骤1：根据室内空间文本对象集合的室内位置分布及其包含的关键字信息为用户的查询构建ISKIR-tree索引，其具体步骤如下：步骤1.1：ISKIR-tree索引遵循自顶向下的构建思想，首先将室内空间按楼层结构进行划分，实现三维空间向二维空间的转换；步骤1.2：然后，对于每一楼层，ISKIR-tree索引按照室内空间文本对象的室内分布进行构建；ISKIR-tree索引为每一个结点都维护该结点的倒排文件，包含文本倒排表和空间倒排表；其中，文本倒排表存储室内空间文本对象的关键字信息，空间倒排表存储室内空间文本对象对应的Hilbert编码值；对于非叶子结点，ISKIR-tree索引在倒排文件的基础上加入一个距离矩阵和一个布隆过滤器；其中，距离矩阵用于存储从该结点到达其子结点所在的通路门所需的室内距离，从而快速地计算查询点到该结点的室内距离；布隆过滤器通过多哈希函数生成哈希值并将这些值存储在位数组中，并利用位数组来快速地判断一个点是否在某个区域内，从而减少不必要的查询操作，提高查询的效率；对于叶子结点，ISKIR-tree索引同样在倒排文件的基础上为其维护一个距离矩阵，与非叶子结点的距离矩阵不同的是，该距离矩阵用于存储其所包含的室内空间文本对象到其所在通路门的室内距离，从而高效地计算查询点到室内空间文本对象的室内距离；步骤2：从ISKIR-tree索引的根结点开始遍历，根据结点的距离矩阵计算查询点q到结点的室内距离，若室内距离大于用户的查询中给定的偏好距离，则该结点可以被安全地剪枝，否则继续遍历；利用布隆过滤器对非结点中的关键字进行判断，若判断出用户查询的关键字不在该结点所包含的关键字集合中，则该结点可以被安全地剪枝，否则继续遍历；直至遍历全部索引后结束遍历后，将剪枝后得数据存入一个优先队列；步骤3：根据一个综合考虑文本相似性、空间近邻性和用户偏好度的得分函数计算优先队列中的室内空间文本对象的得分，并根据其得分进行降序排序，获得得分高于0.85的室内空间文本对象集合，作为结果集返回给用户。

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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种室内空间关键字个性化查询方法