73、基于标签的协同空间搜索与动态路网交通感知路线规划

基于标签的协同空间搜索与动态路网交通感知路线规划

在当今的地理社交网络和交通出行领域，高效的搜索和路线规划至关重要。本文将介绍基于标签的协同空间搜索算法以及动态路网中的交通感知路线规划策略。

基于标签的协同空间搜索

在地理社交网络中，基于标签的 top - k 协同空间（TkCoS）查询旨在找到具有最小排名分数和最高用户满意度的对象组。为了实现这一目标，需要对新节点集进行处理和筛选。

• 新节点集处理 ：对于新节点集，如果 Snl 中的节点集 NS 不满足引理 3 的条件，将其与 eδNSMinRank(Q, NS) 一起加入队列 U，并以 MaxRank(Q, NS) 和 maxDima(NS) 插入 LL。否则，丢弃该节点集。每当 LL 发生变化时，需要更新 uppC（U 中第 k 小的 MaxRank(Q, NS)）和 uppDima（LL 中 top - k 元素的最大 maxDima）。如果 E 是叶节点集，处理方式与非叶节点相同。
• 生成候选节点集 ：在最佳优先搜索算法的每一步，需要扩展候选节点集中的节点，并使用其子节点生成更具体的候选节点集。为了减少 I/O 和计算成本，使用两个剪枝机制过滤不可能包含任何 top - k 结果的候选节点集。
  • 引理 5 ：给定 TkCoS 查询 Q 和节点集 NS，如果 αMINDε(NS, Q) > uppC，则节点集 NS 及其所有超集都不能包含任何 top - k 结果。
  • 引理 6