【摘 要】
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现有电子地图应用软件,如百度地图、高德地图、谷歌地图,只提供“找到身边最近的k个兴趣点（Point Of Interests,POIs）”或“列出从点s到点d的公交乘车方案”的服务,无法直接回答“找到N次公交换乘内最先到达的k个POIs”的查询请求。这种类型的查询本质是在公共交通网络上找到k近邻（k Nearest Neighbor,k NN）结果,即在带有线路和相应发车时刻表的公共交通路网中,查
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现有电子地图应用软件,如百度地图、高德地图、谷歌地图,只提供“找到身边最近的k个兴趣点（Point Of Interests,POIs）”或“列出从点s到点d的公交乘车方案”的服务,无法直接回答“找到N次公交换乘内最先到达的k个POIs”的查询请求。这种类型的查询本质是在公共交通网络上找到k近邻（k Nearest Neighbor,k NN）结果,即在带有线路和相应发车时刻表的公共交通路网中,查找从指定时刻、指定位置出发、满足换乘次数约束前提下,哪k个POIs能够最快到达。公共交通路网中的结点间往往有多条线路,线路组合与传统路网相比,更为复杂,现有解决路网中kNN问题的算法,不能直接应用于公共交通路网环境。本文首先定义了公共交通路网下的kNN查询问题,接着基于增量网络扩展和增量欧几里德约束的思路,分别提出两种算法TT-INE和TT-IER。用于解决POIs分布密集和稀疏下的kNN查询问题。TT-INE算法使用于POI分布密集型的路网查询。采用结点压缩用以缩小路网规模,路径过滤用来减小结点遍历时路径组合数量,剪枝策略降低查询路径等三种方法减小计算量从而提高查询效率,在路网良好下,算法复杂度为O（mn）。TT-IER适用于POI分布型稀疏的路网查询,基于欧式环境下,采用网格索引用以确定查询点q与POI之间位置关系,启发值最短路径计算提高最短路径计算效率和POI求精精确最终POI结果等三种方法提高查询效率,最终在路网情况良好时算法复杂度为O（m2n）。基于北京市真实公共交通路网的对比实验表明,采用剪枝策略的TT-INE算法比朴素算法的响应时间少将近两个数量级。当POI与站点数量比例为1%时,TT-IER算法的响应时间比TT-INE少一个数量级。
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