【摘 要】
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随着智能移动设备的发展和普及,各种基于位置的服务提供商不断涌现,为用户提供丰富多彩的服务,比如查找最近的餐馆、规划出行路线等。路网最短路径及其距离查询作为各种服务最核心、最高频的操作,它的计算效率极大地影响着服务质量和用户体验。现有的最短路径及其距离查询算法,没有充分挖掘、利用查询和路径的时空信息,算法计算效率不能满足实际应用需求。本文在分析现有工作不足的基础上,深入研究路网最短路径及其距离查询算
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随着智能移动设备的发展和普及,各种基于位置的服务提供商不断涌现,为用户提供丰富多彩的服务,比如查找最近的餐馆、规划出行路线等。路网最短路径及其距离查询作为各种服务最核心、最高频的操作,它的计算效率极大地影响着服务质量和用户体验。现有的最短路径及其距离查询算法,没有充分挖掘、利用查询和路径的时空信息,算法计算效率不能满足实际应用需求。本文在分析现有工作不足的基础上,深入研究路网最短路径及其距离查询算法。为了利用相似路径查询的计算结果和挖掘路网节点之间的距离信息,本文利用表示学习模型,捕捉路网和查询中的时空信息,以提高查询算法的计算效率。本文主要工作如下:（1）针对现有近似最短距离查询算法没有充分挖掘最短路径距离信息,导致计算误差较大的问题,本文提出一种基于表示学习的路网最短距离查询算法。该算法利用表示学习模型建模路网的层次结构信息和最短路径的时空信息,将路网节点表示为嵌入向量,通过计算路网节点嵌入向量之间的距离近似表示最短距离。同时,本文提出一种新的训练数据生成方法,生成的训练数据能有效覆盖路网的大部分区域。在真实数据集上的多个实验,证明了该方法在误差率、计算时间上都优于以往的近似最短距离查询算法。（2）针对现有批量最短路径查询算法只使用简单的启发式方法衡量最短路径查询之间相似度的问题,本文提出一种基于表示学习的路网最短路径查询算法。该算法使用表示学习模型学习最短路径查询的时空信息,将查询表示为嵌入向量,并根据嵌入向量将批量查询聚类为不同的查询子集。随后使用基于网格的缓存结构,存储之前查询的计算结果,以复用结果的方式提高批量最短路径查询的计算效率。在真实数据集上的多个实验,证明了该方法在命中率、计算时间上都优于以往的批量最短路径查询算法。
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