CN103226559A - 用于组合的soi对象与内容的空间信息索引系统 - Google Patents

Abstract

本文提供了一种通过使用地图瓦片编号来检索SOI对象的索引系统，其包括：位置数据提取器，配置成设定SOI对象的最小外接矩形，并且从该最小外接矩形获得至少一个中心点坐标；地图瓦片转换器，配置成执行至少一个中心点坐标与地图瓦片编号之间的空间运算，并且如果中心点坐标存在于具有地图瓦片编号的地图上，则将SOI对象映射到地图瓦片编号；以及LBS索引器，配置成倒排文件数据库的形式存储已映射到相应地图瓦片编号的多个SOI对象。

Description

用于组合的SOI对象与内容的空间信息索引系统

相关申请的交叉参考

基于35U.S.C.§119（e），本申请要求于2012年1月26日提交的美国临时专利申请第61/591,143号优先权。各个上述专利申请的全部内容在此通过引用的方式合并入本文。

技术领域

当前的公开涉及一种索引系统，其提供一种用于组合的兴趣空间（space ofinterest，SOI）对象与内容的快速并有效的搜索/检索方法。具体地，当前的公开涉及一种索引系统，其通过使用索引信息的倒排文件数据库来提供一种位置信息的快速检索，其中该索引信息是位置信息与关键字内容的组合。兴趣空间（SOI）是指关于人们感兴趣或使用的空间的数据集合。SOI是由点、线和/或面构成，并且具有唯一的识别数据。SOI对象是指将SOI的空间信息、识别数据以及特性信息（例如，颜色、线的浓度、线的类型、展示的时间、允许使用的时间、许可进入的控制）相结合的结构。

背景技术

基于关键字的检索/索引方法是通常所知的以自然语言的形式来分析关键字的检索方法。在该方法中，从文件中提取关键字以用于检索，并且在进程中以倒排文件结构存储关键字及其相关文件。当使用关键字搜索时，与给定关键字相关的文件内容从倒排文件结构中提取出，然后以所指派的优先级将搜索结果显示给用户。

基于关键字的检索/索引方法已经改进为基于对象的信息检索方式，其中根据与对象关键字的相关性来显示搜索结果。

然而，在基于位置或区域的信息的搜索方法中，没有太多的进展。

发明内容

当前的公开致力于提供一种对组合的SOI对象与内容进行有效检索的索引系统。此外，当前的公开提供一种根据瓦片地图服务（TMS）使用地图瓦片编号来快速并有效检测位置信息的索引系统。此外，当前的公开提供一种通过将另外SOI对象或内容映射到SOI对象并进行索引以用于快速并有效搜索的索引系统。

当前的公开提供一种SOI对象的索引系统，其包括：位置数据提取器，配置成设定SOI对象的最小边界区域（minimum boundary area）（在下文中，称为“最小外接矩形（minimum bounding rectangle）”），并从最小外接矩形中获取至少一个中心点坐标；地图瓦片编号转换器，配置成执行在至少一个中心点坐标与地图瓦片编号之间的空间运算，并且如果至少一个中心点坐标存在于TMS，将SOI对象映射到相应的地图瓦片编号；以及基于位置的服务（LBS）索引器，配置成以倒排文件数据库的形式存储映射到相应地图瓦片编号的多个SOI对象。

当前公开的特征在于，SOI对象是覆盖一定范围的坐标的组合。

此外，当前公开的特征在于，通过使用至少一个算术平均值或加权平均值，可以获得中心点坐标。

根据当前公开的示例性实施方式，其中，如果至少一个中心点坐标位于具有地图瓦片编号的地图瓦片上，地图瓦片编号转换器将SOI对象映射到多个地图瓦片编号上。

根据当前公开的另一个示例性实施方式，除根据地图瓦片编号映射的多个SOI对象外，LBS索引器接收关键字索引信息以执行其映射。

当前的公开提供另一种SOI对象的索引系统，其包括：位置数据提取器，配置成设定第一SOI对象的最小边界区域（在下文中，“最小外接矩形”）并从最小外接矩形中获取至少一个中心点坐标；地图瓦片编号转换器，配置成将第一SOI对象映射到地图的包括至少一个中心点坐标的地图瓦片编号上；以及基于位置的服务（LBS）索引器，配置成以数据库的形式构建用于所映射的第一SOI对象的信息。该LBS索引器可以对第二SOI对象相对于第一SOI对象的距离、方向和关系的信息进行索引，并在请求搜索第一SOI对象时，提供与第一SOI对象相关的第二SOI对象的搜索结果以及第一SOI对象的搜索结果。

各个第一SOI对象和第二SOI对象可以是具有不变区域的坐标的集合。可以通过使用至少一个算数平均值或加权平均值来获得中心点坐标。

当包括至少一个中心点坐标的地图跨越多个地图瓦片编号时，地图瓦片编号转换器可以将第一SOI对象映射到多个地图瓦片编号中的至少一个上。

当包括在内容中的坐标信息被包括在第一SOI对象的最小外接矩形中时，LBS索引器可以另外将关键字索引信息映射到映射于地图瓦片编号的第一SOI对象上，或者另外将内容映射到第一SOI对象上。

与使用仅显示X、Y坐标的POI的地理信息服务（GIS）的传统检索方法相比，当前公开提供一种用于检索在一定范围之内显示位置信息的SOI对象的方法。

此外，当前公开提供一种使用地图瓦片编号的索引系统，其中当搜索空间信息时，首先提取地图瓦片编号以获得相应地图瓦片编号的相关SOI对象信息，从而使得快速并有效的检索成为可能。

而且，本发明执行与SOI对象相关的其他SOI对象与内容的映射和索引，从而改进对于与SOI对象相关的其他SOI对象的搜索便利性，并解决相关领域中基于关键字的搜索的局限性。

附图说明

图1是示出使用POI信息的地理信息检索系统的示例图。

图2是图示出根据当前公开的SOI对象索引系统的配置的框图。

图3是示出当SOI对象分散在多个地图瓦片编号上时将SOI映射到地图瓦片编号的方法的示例图。

图4是示出添加地图瓦片编号的方法的示例图。

图5是示出有关于存在于空间中的多个SOI对象的信息的示例图。

附图中的各个元件的符号

100：关键字索引器

200：LBS信息索引器

210：位置数据提取器

220：地图瓦片编号转换器

230：LBS索引器

300：LBS倒排文件索引

501：SOI（1）

502：SOI（2）

503：SOI（3）

504：SOI（4）

505：SOI（5）

506：SOI（6）

507：SOI（7）

具体实施方式

参考附图，将更详细地描述当前的公开，其中相同的附图标记将用来指代相同的部件。如果被认为是对当前公开的原理的理解所不需要的，则将已知组件的其他部分的详细描述省略掉，从而不使本发明晦涩难懂。

基于对象的关键字检索/索引方法已经被用于地理信息例如兴趣点（POI）的检索系统中。

图1是示出使用POI信息的地理信息检索系统的示例图。

例如，当通过使用单词“首尔的猪肋排”来搜索地理信息时，将分别从倒排文件结构中检索关键字“首尔”和另一关键字“猪肋排”，并且然后从各个结果中提取重叠的POI信息（此处，关于餐厅的信息）。例如（A）Outback牛排餐厅、（B）Tony Roma餐厅和（C）TGI星期五的X和Y位置的地理信息被提取，并显示在地图上（此处，首尔周边地区的地图）。在地图上标记出所提取的所有三个A、B和C的地理信息的X、Y位置。

然而，使用POI的地理信息检索系统基本上采用基于关键字的检索方法，其仅仅在地图上显示从POI信息的检索结果获得的X、Y坐标值。

此外，使用POI信息的基于位置的数据，以X、Y坐标值作为单元而显示的某些点为基础。换言之，当搜索某个位置时，使用POI数据的基于位置的服务仅根据坐标显示相关点（例如，当搜索建筑物时，仅显示该建筑物入口的坐标），而不会准确地显示例如区域的大小或分设施的信息。因此，引入SOI的空间概念，以致力于提供基于SOI的地理信息服务。

然而，现在没有用于搜索SOI对象的有效方法。换言之，基于关键字的检索/索引方法不提供SOI的有效搜索。另外，使用POI的地理信息检索服务不适合应用于SOI，因为POI信息并不基于空间概念。

图2是图示出根据当前公开的SOI对象的索引系统的配置的框图。

根据当前公开的用于检索SOI对象的索引系统包括：关键字索引器100、LBS信息索引器200和LBS倒排文件索引模块300。

关键字索引器100执行提取在SOI数据库或者内容数据库中储存的SOI对象或者内容数据的进程，之后执行经由区域设置（Locale）的标准化进程。

然后经由词素分析器通过分析词素并标记语言部分，来提取关键字索引信息。因为以与传统关键字搜索/索引方法相同的方式执行，所以省略关键字索引器100的内部操作的详细说明。

LBS信息索引器200包括：位置数据提取器210、地图瓦片编号转换器220和LBS索引器230。

位置数据提取器210使用SOI对象的位置信息来提取最小外接矩形（MBR）并从由此提取的MBR获得中心点。

SOI对象的位置信息覆盖一定范围，在该范围内X、Y位置的信息被显示。SOI信息可以以简单矩形、曲线的形式或者以不规则形式显示。

从具有多种形式的SOI对象中提取在一定范围内的X、Y位置的信息值，以获得MBR。

因此，MBR可以用RECTANGLE（X_min、Y_min、X_max、Y_max）值来限定。

然后使用从MBR获得的RECTANGLE（X_min、Y_min、X_max、Y_max）值来获取表示相关的SOI对象信息的中心点（X、Y）。此处，可以从用算术表达式

计算的算术平均值中获得中心点（X、Y）。

根据当前公开的优选实施方式，可以修改兴趣空间的索引点（中心点），以反映一个或多个因子例如本地瓦片的流行度（popularity）和/或在本地瓦片中的用户活跃度（user activity）。这样的修改会增加跨越多个瓦片的SOI在流行于其他用户和/或被其他用户较好评论的瓦片内被索引到的可能性。这样的修改索引点可被称为加权索引点（WIP）。

在一个实施方式中，可以根据表达式 $\mathrm{WIP}=(X_{\min }+(1+S_{x}W)\frac{X_{\max }-X_{\min }}{2},Y_{\min }+(1+S_{y}W)\frac{Y_{\max }-Y_{\min }}{2})$ 计算作为中心点的实例的加权索引点，其中S_x等于W瓦片的x坐标减去SOI算术平均值的x坐标的符号（sign）（即，1或-1），且S_y等于W瓦片的y坐标减去SOI算术平均值的y坐标的符号（即，1或-1）。加权瓦片W是(W_p1+αW_a1,...,W_pn+αW_an)的最大值，0<W<1。W_p表示在瓦片内的SOI流行度的总权重（例如，如通过SOI阅读数目或者SOI引用数目所测量的）。W_α表示在瓦片内的用户活跃度的总权重（例如，评论SOI、建议SOI、分享SOI等）。α是可以由管理员任意设置的以平衡用户活跃度W_α相对于SOI流行度W_p的影响的权重值。

根据当前公开的另一个优选实施方式，如果SOI对象覆盖大范围的区域或建筑物而使其分布在多个边界上或多个瓦片地图数目上，则可为SOI对象获取大量中心点（X、Y）。

如图3所示，SOI对象覆盖4个地图瓦片编号12348、12349、12351和12352。为了确定地图瓦片编号是否包含SOI对象，关于SOI对象和地图瓦片编号执行空间运算。在如图3的情况下，其中地图瓦片编号12348、12349、12351和12352包含SOI对象，需要将SOI对象映射到包含SOI对象的所有地图瓦片编号上。

根据当前公开的优选实施方式，省略获得SOI对象的中心点的进程，并且可以通过执行关于SOI对象和地图瓦片编号的空间运算，确定是否仅有一个地图瓦片编号包含SOI对象。根据示例性实施方式，SOI对象可以简单地配置成，映射到包含SOI对象的地图瓦片编号上。

地图瓦片转换器220执行将获得的中心点X、Y值映射到地图的地图瓦片编号上的进程。

此处，地图瓦片编号是指，根据地图的级别而分配的标识号。在下文中，将参考图4描述进程的简要信息。

如图4所示，根据地图的级别，国家的首都地区（首尔）、仁川市、Wolmi岛分别被分配以NJ52-9（国家首都地区）、NJ52-9-17（仁川市）和NJ52-9-17-015（岛Wolmi）的TMS。换言之，分配地图瓦片编号的进程是根据各个地图级别以分等级的方式执行的。

关于分配地图瓦片编号，第一个字母N或S是指地球上北和南的位置，然后纬度值用A、B、C、D到J表示，接着是例如52或者54度的经度值。通过该进程，将NJ52-9分配给国家首都地区，其在之后划分为若干部分，并以分等级的方式将分类号指定给各个部分。

有利的是，地图瓦片编号限定用于检索地理信息的范围，使得可以更快速地检索地理信息。

对于该优点，地图瓦片编号转换器220执行空间运算，以确定SOI对象的中心点是否存在于地图瓦片编号的一定范围内，并根据相应地图瓦片编号映射包含在内的每个SOI对象。

此处，根据当前公开的优选实施方式，具有一定范围的SOI对象可以分布在多个地图瓦片上。在这种情况下，SOI对象可以配置成，映射到各个相应的地图瓦片编号上。

LBS索引器230执行进程，以将映射到各个地图瓦片编号的SOI对象信息、以及经由关键字索引器100映射的关键字索引信息配置为一个包（package），其中该包在之后被存储在LBS倒排文件索引中作为数据库。此外，LBS索引器230可以根据SOI对象之间的距离、方向和关系来进行多个SOI的索引。将参考图5进行说明。

图5示出有关于存在于空间中的多个SOI对象的信息。例如，SOI（2）定位成，在东北方向（例如，30度）上离开SOI（1）距离5（例如，5Km），并且假设当显示由SOI（1）发出的收据时，SOI（2）可以提供打折优惠券（合作折扣）。对于SOI（2）的索引可以在SOI（1）的基础上使用关系信息来进行，并且索引结果可以用于搜索，反之亦然。该关系可以定义为R={（距离），（方向），（关系名称）}。例如，SOI（2）=R*SOI（1），此处R值为（5,30，合作折扣）。在图5中，SOI（7）可以定义成，相对于SOI（6）具有{3,15，连锁店}的关系。

表1示出DB（数据库）的一部分，并示出对于具有SOI识别符（ID）以及与SOI ID相关信息（即，距离、方向、关系）的不同SOI的关键值列表。例如，当SOI ID是3时（图5中示出的SOI（3）），关键值变为“2739799053167498770”。当SOI ID是7时，关键值与SOI ID为3时的关键值相同。换言之，SOI（3）和SOI（7）具有标示另一SOI的相同信息（从图5可看出，该另一SOI是SOI（6））。

<表1>

关键	值
		SOI ID	对于SOI ID的SOI关联号
3	2739799053167498770
		2	2739799053167498771
7	2739799053167498770
		4	2739799053167498763

表2示出DB的一部分，并示出关键值以及与关键值相关的SOI ID的列表。例如，可以看出，与SOI（6）关键值“2739799053167498770”相关的SOI ID是SOI（3）和SOI（7）。以相似的方式，可看出，与“2739799053167498771”相关的SOI ID是SOI（2），且与“2739799053167498763”相关的SOI ID是SOI（4）。

<表2>

LBS索引器可以另外执行SOI的自动映射，并生成与在移动装置中生成的版权内容相关的搜索索引等；例如，假设用户在餐厅中拍摄食物并将拍摄的图像上传到系统，或者撰写对餐厅的评论并将所拍摄的图像与评论一起上传。在搜索系统中，假设例如餐厅名称的信息不包括在照片（或照片的元数据）或评论中，当搜索餐厅名称或电话号码时，不可能搜索到照片或评论。换言之，在相关领域中的搜索方法使用向量空间模型作为文本匹配方法来进行信息的索引，并使用经索引的信息进行搜索。在该搜索方法中存在限制，当所匹配的文本没有包括在信息中时，信息不会用在索引搜索中。

然而，当用户在餐厅拍摄照片或撰写并上传评论时，根据当前公开的示例性实施方式的LBS索引器，进行与包括在照片中的全球定位系统（GPS）的坐标信息或包括在评论（从移动装置的位置信息或作为评论目标的SOI的坐标信息中获得的）和内容中的坐标信息相对应的SOI对象的映射和索引，从而使得可以搜索与SOI对象相关而内容与SOI之间文本等匹配没有关联性的内容（甚至当没有SOI瓦片的信息包括在内容中时）。换言之，例如由用户拍摄的图像或由用户撰写的评论的内容包括例如GPS坐标信息的位置信息，如果用户将内容上传到系统，接收内容的系统将将要自动上传的内容映射到SOI对象，并当完成内容的上传时立即在所映射的SOI对象的基础上进行内容的索引，从而在搜索中使用索引结果。映射和索引进程可以由上述LBS索引器执行。

因为其它服务器没有用例如SOI的区域信息表示，而是用例如餐厅的SOI对象作为POI型的坐标信息，只要所表示的坐标信息（X、Y）不与内容完全相同，不可能进行内容与空间之间的映射。具体而言，X、Y坐标在通用编程语言中的变量被定义为双函数（例如，两个x、y），因此多达15个小数点的数字被用来在函数特征上指定（specify）坐标。因此，找到点相同的地方的可能性相当低。然而，当包括在内容中的坐标信息被包括在SOI对象的最小外接矩形中时，当前的公开将执行内容到SOI对象的映射和索引，从而使得可以搜索在文本的层面上与SOI对象没有关联的内容。

此外，LBS索引器可以以多种方式结合上述多种索引进程，以进行有效的搜索。映射服务可以以多种方式提供给用户。因此，当没有以使用地图瓦片编号的方式优化映射服务时，例如，甚至在使用根据放大/缩小功能的缩放比例变化来提供地图的方法中，提供在LBS索引器中的索引功能可以单独提供。

因为首先提取地图瓦片编号以在地图瓦片编号内获得相关SOI对象信息，根据当前公开的索引系统提供快速并有效的位置信息检索。

从以上描述，应该会意识到，已出于说明的目的在本文中描述了当前公开的多种实施方式，且可以做出多种修改而不背离当前公开的范围和精神。因此，在本文中公开的多种实施方式不是意在限制，真正的范围和精神由以下权利要求表示。

Claims (15)

1.一种限定至少二维对象的兴趣空间（SOI）的索引系统，所述系统包括：

位置数据提取器，配置成，计算用于所述兴趣空间的索引点；

地图瓦片编号转换器，配置成将所述索引点映射到位于多个瓦片内的瓦片；以及

索引器，配置成基于所确定的瓦片来对所述兴趣空间进行索引。

2.如权利要求1所述的索引系统，其中，

所述SOI对象是覆盖一定范围的坐标的组合。

3.如权利要求1所述的索引系统，其中，

所述位置数据提取器还配置成，通过如下方式计算所述兴趣空间的索引点：

生成包括所述兴趣空间的最小外接矩形；

确定所述最小外接矩形的中心；以及

返回所述最小外接矩形的中心作为所述兴趣空间的索引点。

4.如权利要求3所述的索引系统，其中，

通过所述兴趣空间的最小X坐标（X_min）、所述兴趣空间的最小Y坐标（Y_min）、所述兴趣空间的最大X坐标（X_max）、以及所述兴趣空间的最大Y坐标（Y_max）来限定所述最小外接矩形；并且

所述最小外接矩形的中心被定义为

$(X_{\min }+\frac{X_{\max }-X_{\min }}{2},Y_{\min }+\frac{Y_{\max }-Y_{\min }}{2}).$

5.如权利要求3所述的系统，其中，

所述位置数据提取器还被配置成，通过修改所述索引点来计算所述兴趣空间的索引点，以反映选自本地瓦片的流行度以及本地瓦片内的用户活跃度中的一个或多个。

6.如权利要求1所述的SOI对象的索引系统，其中，

除已映射到相应地图瓦片编号的多个SOI对象外，LBS索引器接收关键字索引信息以执行其映射。

7.一种兴趣空间（SOI）对象的索引系统，所述系统包括：

位置数据提取器，配置成识别SOI对象；

地图瓦片编号转换器，配置成，执行在所述SOI对象与地图瓦片编号之间的空间运算，并将所述SOI对象映射到相应地图瓦片编号；以及

LBS索引器，配置成以倒排文件数据库的形式，存储映射到所述相应地图瓦片编号的多个SOI对象。

8.如权利要求7所述的SOI对象的索引系统，其中，

所述SOI对象是覆盖一定范围的坐标的组合。

9.如权利要求7所述的SOI对象的索引系统，其中，

当所述地图瓦片的空间运算结果显示所述SOI对象覆盖多个地图瓦片时，所述地图瓦片转换器将所述SOI对象映射到多个地图瓦片编号中的至少一个或多个。

10.一种限定至少二维结构的兴趣空间（SOI）的索引方法，所述方法包括：

计算用于所述兴趣空间的索引点；

确定所述索引点位于多个瓦片中的哪个瓦片上；以及

基于所确定的瓦片，对所述兴趣空间进行索引。

11.一种兴趣空间（SOI）对象的索引方法，所述方法包括：

识别SOI对象；

执行所述SOI对象与地图瓦片编号之间的空间运算；

将所述SOI对象映射到相应的地图瓦片编号；以及

以倒排文件数据库的形式存储映射到所述相应的地图瓦片编号的多个SOI对象。

12.一种兴趣空间（SOI）的搜索系统，其在第一SOI对象的基础上通过使用第二SOI对象的索引来进行搜索，所述系统包括：

基于位置的服务（LBS）索引器，配置成对所述第二SOI对象相对于所述第一SOI对象的距离、方向和关系的信息进行索引，

其中，当请求搜索所述第一SOI对象时，所述LBS索引器提供所述第二SOI对象相对于所述第一SOI对象的距离、方向和关系的信息以及所述第一SOI对象的搜索结果。

13.如权利要求12所述的索引系统，其中，

当包括在内容中的坐标信息对应于所述第一SOI对象时，所述LBS索引器将所述内容映射到所述第一SOI对象，并在所述第一SOI对象的基础上进行所述内容的索引。

14.如权利要求12所述的索引系统，其中，

在用户每次上传所述内容时，所述LBS索引器自动地确定包括在所述内容中的所述坐标信息是否对应于所述第一SOI对象，并将所述内容映射到所述第一SOI对象，并在完成所述内容的上传时立即在所述第一SOI对象的基础上直接进行所述内容的索引。

15.一种兴趣空间（SOI）的索引系统，所述系统包括：

位置数据提取器，配置成设定第一SOI对象的最小外接矩形并从所述最小外接矩形获得至少一个中心点坐标；

地图瓦片编号转换器，配置成将所述第一SOI对象映射到地图的包括至少一个中心点的地图瓦片编号上；以及

基于位置的服务（LBS）索引器，配置成以数据库的形式构建用于所映射的第一SOI对象的信息，

其中，所述LBS索引器对第二SOI对象相对于所述第一SOI对象的距离、方向和关系的信息进行索引，并当请求所述第一SOI对象的搜索时，提供与所述第一SOI对象相关的所述第二SOI对象的搜索结果以及所述第一SOI对象的搜索结果。

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