【摘 要】
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作为图论中的基本操作之一,最短路径查询已被广泛应用于路径规划、GPS导航和个性化推荐等基于道路网的相关应用中.针对道路网中在线最短路径查询所面临的计算成本高、查询速度慢等问题,现有方案通常采用缓存技术来优化其性能.考虑到道路网的边权重具有频繁变化的特性,现有工作未能有效地实现缓存数据的快速更新,忽略了缓存数据的时效性,从而导致缓存命中率不高.鉴于此,首先提出一种新的缓存存储结构,能够有效平衡最短路径的整体查询速度与缓存数据更新速度之间的关系;其次,结合路径共享能力及路径多样性设计了新的缓存存储策略,优化缓
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院 长沙410082;之江实验室 杭州 311100
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作为图论中的基本操作之一,最短路径查询已被广泛应用于路径规划、GPS导航和个性化推荐等基于道路网的相关应用中.针对道路网中在线最短路径查询所面临的计算成本高、查询速度慢等问题,现有方案通常采用缓存技术来优化其性能.考虑到道路网的边权重具有频繁变化的特性,现有工作未能有效地实现缓存数据的快速更新,忽略了缓存数据的时效性,从而导致缓存命中率不高.鉴于此,首先提出一种新的缓存存储结构,能够有效平衡最短路径的整体查询速度与缓存数据更新速度之间的关系;其次,结合路径共享能力及路径多样性设计了新的缓存存储策略,优化缓存收益,继而提高缓存命中率;最后,提出基于缓存的时变最短路径查询(cache-based time-varying shortest path query,CTSPQ)算法.在真实数据集上的实验结果验证了CTSPQ算法的有效性和可扩展性.
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