CN103714080B - 基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法和设备 - Google Patents
基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法和设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明的目的是提供一种基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法和设备。具体地，获取候选空间索引结构树；根据预定单元区域阈值，对候选空间索引结构树叶节点进行节点分解处理，直至获得空间索引结构树；获取用户的空间对象查询请求；根据查询区域，在空间索引结构树中进行区域匹配查询，获得匹配节点；根据查询请求，在匹配节点的空间对象中进行对象匹配查询，获得空间对象搜索结果；将空间对象搜索结果提供给用户。与现有技术相比，本发明通过根据用户的空间对象查询请求，在空间索引结构树中进行区域匹配查询，获得匹配节点，根据查询请求，在匹配节点的空间对象中进行对象匹配查询，获得空间对象搜索结果，提高了空间对象索引效率。
Description
技术领域
本发明涉及网络搜索技术领域，尤其涉及一种用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的技术。
背景技术
随着互联网应用的发展，基于地理位置的服务(Location Based Services，LBS)的应用已给人们生活带来诸多便利，如人们可随时随地通过LBS平台查询空间对象如餐馆、旅游场所、图书馆等的地理位置及交通路线等信息。然而，现有的实现空间索引结构的R树，其兄弟节点对应的空间区域可以重叠，该空间索引可能需要对多条路径进行搜索后才能得到最后的空间对象搜索结果，例如，当查找与给定的查询区域相交的所有空间对象时，R树的空间搜索算法从根结点开始，向下搜索相应的子树，算法递归遍历所有约束区域与查询区域相交的子树，当到达叶结点时，边界矩形中的元素被取出并测试其是否与查询区域相交，所有与查询区域相交的叶结点即为要查找的空间对象，因此，R树的查询效率会因重叠区域的增大而大大减弱，且时间复杂度甚至会由对数搜索退化成线性搜索，且R树的算法结构相对复杂，影响了用户的空间对象搜索体验。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法与设备。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法，其中，该方法包括以下步骤：
-获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；
x根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；
其中，该方法还包括：
a获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；
b根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；
c根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；
d将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
根据本发明的另一方面，还提供了一种用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的结果提供设备，其中，该结果提供设备包括：
候选获取装置，用于获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；
节点分解装置，用于根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；
其中，该结果提供设备还包括：
请求获取装置，用于获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；
匹配查询装置，用于根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；
结果获取装置，用于根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；
提供装置，用于将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
根据本发明的再一个方面，还提供了一种计算机设备，包括如前述根据本发明另一个方面的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的结果提供设备。
与现有技术相比，本发明通过根据用户提交的关于空间对象的查询请求中包括的查询区域，在对候选空间索引结构中的叶节点进行节点分解处理得到的空间索引结构树中进行区域匹配查询，获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，进而根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果，以一种简单方式，实现了R树等数据结构才能实现的空间索引，提高了空间对象的查询效率，进一步提升了用户的搜索体验。而且，本发明还可根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值，以更新所述空间索引结构，从而进一步提高了空间对象索引的查询效率，也进一步提升了用户的搜索体验。此外，本发明还可根据所述查询请求中包括的所述空间对象的预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果，以进一步提升用户的搜索体验。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出根据本发明一个方面的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的设备示意图；
图2示出根据本发明一个方面的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的空间索引结构树的节点结构示意图；
图3示出根据本发明一个优选实施例的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的设备示意图；
图4示出根据本发明另一个方面的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法流程图；
图5示出根据本发明一个优选实施例的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法流程图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
图1示出根据本发明一个方面的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的结果提供设备1。其中，结果提供设备1包括候选获取装置11、节点分解装置12、请求获取装置13、匹配查询装置14、结果获取装置15和提供装置16。具体地，候选获取装置11获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；节点分解装置12根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；请求获取装置13获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；匹配查询装置14根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；结果获取装置15根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；提供装置16将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。在此，结果提供设备1能够通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM网、CDMA网)或外部定位方式(如GPS)确定移动终端用户的位置信息(如地理坐标，或大地坐标)，在GIS(Geographic Information System，地理信息系统)平台的支持下，为用户提供所需要的与位置相关的服务信息，如北京市16410.54平方公里范围内寻找手机用户当前位置处1公里范围内的快餐店、宾馆、影院、图书馆、公园、加油站等的名称和地理位置，如查找北京市朝阳区内的快餐店、宾馆、影院、图书馆、公园、加油站等的名称和地理位置。在此，结果提供设备1包括但不限于：1)网络设备如服务器，其包括如WEB服务器(Web Server)、定位服务器(Location Server)和LDAP(Lightweight DirectoryAccess Protocol)服务器；2)用户设备；3)网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备。其中，所述网络设备包括但不限于网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。所述用户设备其包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、遥控器、触摸板、或声控设备进行人机交互并能通过网络访问所述网络设备的电子产品，例如计算机、智能手机、通过Internet通讯的台式计算机(desktop PC)、PDA或IPTV等。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(Ad Hoc网络)、GSM网、CDMA网等。本领域技术人员应能理解上述结果提供设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备或用户设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
具体地，候选获取装置11通过从地理信息系统空间对象数据库中选取任意一块区域，作为所述候选空间索引结构树的根节点，以获取至少一个候选空间索引结构树；或者，通过将现有的支持用于空间索引的空间索引结构R树的空间数据库系统中的R树作为所述候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象。在此，所述候选空间结构树包括但不限于以下至少任一项：1)将现有的用于空间索引的空间索引结构R树及其变种如R+树、R*树、QR树、XR树等作为所述候选空间结构树；2)从地理信息系统中选取任意一块区域作为所述候选空间索引结构树的根节点以形成只有根节点的所述空间索引结构树，如将北京市作为候选空间索引结构树的根节点，如将北京市的任意一个区如朝阳区作为候选空间索引结构树的根节点。在此，所述候选空间索引结构树中的节点包括但不限于如所述候选空间索引结构树的所有节点，如根节点、中间节点及叶节点等。在此，所述节点区域包括但不限于如各种坐标下(如二维坐标、三维坐标、直角坐标、极坐标、经纬度等)节点区域地理位置范围信息，例如正方形、矩形、圆形、椭圆形等规则区域，以及不规则区域，例如由两个空间点的经纬度所确定的以该两个空间点的经纬度为边界的区域，由三个及其以上的空间点的经纬度所确定的以该多个点为顶点的不规则区域。在此，所述空间对象的含义是指GIS空间分析的客体，其具备多重属性，如空间位置、发生时间、大小、颜色、质地、位置等，是现实世界中客观存在的实体或现象。本领域技术人员应能理解上述候选空间结构树、节点区域和空间对象仅为举例，其他现有的或今后可能出现的候选空间结构树或节点区域或空间对象如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
例如，候选获取装置11通过从地理信息系统空间对象数据库中选取北京市作为所述候选空间索引结构树的根节点，以获取以北京市为根节点的所述候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域如北京市的地理位置区域，中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒，南北跨纬度1度37分，东西跨经度2度05分，及位于所述节点区域的一个或多个空间对象，即位于北京市地理位置区域中的快餐店、宾馆、影院、图书馆、公园、加油站等在现实世界中客观存在的实体。
本领域技术人员应能理解上述获取候选空间索引结构树的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获取候选空间索引结构树的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
节点分解装置12根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值。在此，所述预定的单元区域阈值包括但不限于如根据优先切分节点区域的长边的原则即当所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域的长边小于预定阈值如1000m时，停止分解所述候选空间索引结构树的叶节点。在此，所述叶节点包括但不限于以下至少任一项：1)对于只有根节点的候选空间索引结构树，那么该根节点可称为叶节点；2)对于多节点的候选空间索引结构树，则该叶节点即为终端节点。在此，所述空间索引结构树可对应于大范围的地理区域，如北京市，也可对应于大范围地理区域中的小范围地理区域，如北京市朝阳区，其中，所述空间索引结构树的数据可存储于包括多个字段的数据库中，也可分别在不同的文件中保存，如将位于所述空间索引结构树的节点区域中的空间对象的数据相关信息存入数据文件，将所述空间索引结构树中的节点的节点相关信息存入节点索引文件。在此，所述数据库和文件可位于结果提供设备1中，也可位于通过网络与结果提供设备1相连的网络设备中，如服务器。在此，所述节点相关信息包括但不限于以下至少任一项：1)所述空间索引结构树的节点所对应的节点区域的参数信息，如节点区域的坐标信息如在二维坐标系下(minx，miny，maxx，maxy)；2)指向所述空间索引结构树的节点的上一级节点的上一级节点指针；3)指向所述空间索引结构树的节点所对应的节点区域中的空间数据对象的数据文件索引指针；4)位于所述空间索引结构树的节点所对应的节点区域中的空间数据对象；5)由所述空间索引结构树的节点指向下一级节点的下一级节点指针。本领域技术人员应能理解上述节点相关信息和空间索引结构树仅为举例，其他现有的或今后可能出现的节点相关信息或空间索引结构树如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在此，节点分解装置12对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方法包括但不限于以下至少任一项：
1)首先根据预定的单元区域阈值，从所述候选空间索引结构树的叶节点开始，对所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域逐级划分为至少两个子区域，直至子区域满足所述单元区域阈值，停止对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解；然后，根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。例如，假设候选获取装置11获取到的所述候选空间索引结构树candidate-tree包括仅有根节点root-nodeA北京市，该根节点对应的节点区域R为北京市的地理位置区域，中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒，南北跨纬度1度37分，东西跨经度2度05分，即东经115度22分59秒至东经117度27分59秒，北纬39度5分50秒至北纬40度42分50秒，假设预定的单元区域阈值为根据优先切分节点区域的长边的原则即当所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域的长边小于预定阈值如1000m时，停止分解所述候选空间索引结构树的叶节点，则节点分解装置12首先从根节点root-nodeA开始，依次将该根节点root-nodeA划分为至少两个子区域，直至子区域满足所述单元区域阈值，如将根节点root-nodeA所对应的节点区域R北京市的地理位置区域均分为两个子区域R1和R2，该两个子区域对应于子节点child-nodeB1和child-nodeC1，其中，每个子节点包括该两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象，然后，节点分解装置12分别将子节点child-nodeB1和child-nodeC1所对应的节点区域再次划分为至少两个子区域，如均分为两个子区域，将子节点child-nodeB1所对应的节点区域均分为两个子区域R11和R12，该两个子区域对应于子节点child-nodeB21和child-nodeB22，将子节点child-nodeC1所对应的节点区域均分为两个子区域R21和R22，该两个子区域对应于子节点child-nodeC21和child-nodeC22，以此类推，直至子区域满足所述单元区域阈值即当节点区域的长边小于1000m时，停止分解候选空间索引结构树candidate-tree的根节点root-nodeA，此时便获得与候选空间索引结构树candidate-tree相对应的空间索引结构树如spaceindex-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，该空间索引结构树spaceindex-tree中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值。
2)首先根据预定的单元区域阈值，直接将所述候选空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域；然后，根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。例如，接上例，则节点分解装置12根据预定的单元区域阈值如根据优先切分节点区域的长边的原则即当所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域的长边小于预定阈值如1000m时，停止分解所述候选空间索引结构树的叶节点，直接将候选获取装置11获取的所述候选空间索引结构树candidate-tree的叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域，即直接将所述候选空间索引结构树candidate-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R划分为至少两个子区域，如将根节点root-nodeA所对应的节点区域R北京市总面积为16410.54km2直接划分为16411个子节点，其中16410个子节点对应的子区域为1×1＝1km2，第16411个子节点对应的子区域为0.54km2；然后，节点分解装置12根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象，此时便获得与候选空间索引结构树candidate-tree相对应的空间索引结构树spaceindex-tree，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA，及根节点root-nodeA对应的多个子节点，其中，该空间索引结构树space index-tree中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值。
优选地，节点分解装置12对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的操作还包括当所述叶节点所对应的节点区域超过所述单元区域阈值时，将所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域；然后再根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。例如，假设候选获取装置11获取到的所述候选空间索引结构树candidate-tree包括仅有根节点root-nodeA北京市，节点分解装置12对所述候选空间索引结构树candidate-tree的根节点root-nodeA进行节点分解处理，该根节点所对应的节点区域R超过所述单元区域阈值如节点区域的长边小于1000m，则节点分解装置12将该候选空间索引结构树candidate-tree中的根节点root-nodeA所对应的节点区域R划分为至少两个子区域，如将根节点root-nodeA所对应的节点区域R依次均分为两个或三个等子区域，或者直接将根节点root-nodeA所对应的节点区域划分为多个子区域，如均分为多个子区域；然后再根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。
本领域技术人员应能理解上述对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
本领域技术人员应能理解上述获得所述空间索引结构树的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获得所述空间索引结构树的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
请求获取装置13通过ASP、JSP等动态网页技术，获取用户通过用户设备输入的关于空间对象的查询序列及用户所选择的查询区域，来获取用户提交的关于空间对象的查询请求；或者，通过诸如在线地图等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取用户通过在在线地图如百度地图、搜狗地图等搜索栏中输入的查询序列，及用户所选择的查询区域，以获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域。例如，用户A打开百度地图页面http://map.baidu.com/，在搜索栏中输入查询序列“麦当劳”，在城市列表中选择“北京市”，在城区列表中选择“海淀区”，按“Enter”键，则请求获取装置13通过百度地图等第三方设备提供的应用程序接口(API)，便获取到用户A提交的关于空间对象“麦当劳”的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域S如“北京市海淀区”。又如，
本领域技术人员应能理解上述获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
匹配查询装置14根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域。例如，接上例，假设节点分解装置12获得的所述空间索引结构树为space index-tree，该空间索引结构树space index-tree中根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，则匹配查询装置14根据查询区域S如“北京市海淀区”，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树spaceindex-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，匹配查询装置14发现空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R包含于所述查询区域S，则确定该根root-nodeA与查询区域S相匹配，获得与所述查询区域S相匹配的匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA。又如，假设节点分解装置12获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB 1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区知春路至朝阳区鸟巢”，则匹配查询装置14根据查询区域S，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，匹配查询装置14发现空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R部分包含于所述查询区域S，则从根节点root-nodeA的子节点进行区域匹配查询，即从子节点child-nodeB1和child-nodeC1分别进行区域匹配查询，假设子节点child-nodeB1所对应的节点区域R1为“北京市海淀区知春路”，而子节点child-nodeC1的子节点所对应的节点区域R2为“北京市朝阳区鸟巢”，则匹配查询装置14确定子节点child-nodeB1与查询区域S如“北京市海淀区”相匹配，从而获得与所述查询区域S相匹配的匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA的子节点child-nodeB1。
本领域技术人员应能理解上述获得与所述查询区域相匹配的匹配节点的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获得与所述查询区域相匹配的匹配节点的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
在此，匹配查询装置14根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询的方法包括但不限于以下至少任一项：
1)若所述空间索引结构树中的当前节点所对应的节点区域包含于所述查询区域，则确定该当前节点与所述查询区域相匹配。例如，假设请求获取装置13获取的用户A的关于空间对象“麦当劳”的所述查询请求，其中，该查询请求包括所述用户所选择的查询区域S如“北京市海淀区”，而节点分解装置12获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC 1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，其包含于查询区域S如“北京市海淀区”，则匹配查询装置14根据该查询区域S，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树spaceindex-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，确定该当前节点root-nodeA与查询区域S相匹配。
2)若该当前节点所对应的节点区域与所述查询区域不相交，则对该当前节点的相关节点或其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作。在此，所述当前节点的相关节点包括但不限于如与当前节点处于同一节点级别上的其他节点，如根节点分为节点A和节点B，则节点A/B为节点B/A的相关节点。例如，接上例，假设节点分解装置12获得的所述空间索引结构树为space index-tree，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB 1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，及其他子节点等，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市朝阳区鸟巢”，其与查询区域S如“北京市海淀区”不相交，则配查询装置14根据该查询区域S，对该当前节点即根节点root-nodeA的相关节点或其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作，如对其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作。
3)若该当前节点所对应的节点区域部分包含于所述查询区域，则对该当前节点的子节点进行所述区域匹配查询操作。例如，假设节点分解装置12获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区知春路至朝阳区鸟巢”，则匹配查询装置14根据查询区域S，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，匹配查询装置14发现空间索引结构树spaceindex-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R部分包含于所述查询区域S，则从根节点root-nodeA的子节点进行区域匹配查询，即从子节点child-nodeB1和child-nodeC1分别进行区域匹配查询，假设子节点child-nodeB1所对应的节点区域R1为“北京市海淀区知春路”，而子节点child-nodeC1的子节点所对应的节点区域R2为“北京市朝阳区鸟巢”，则匹配查询装置14确定子节点child-nodeB1与查询区域S相匹配。
本领域技术人员应能理解上述区域匹配查询的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的区域匹配查询的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
结果获取装置15根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。例如，假设请求获取装置13获取用户A的关于空间对象“麦当劳”的所述查询请求，其中，该查询请求包括所述用户所选择的查询区域S如“北京市海淀区”，而匹配查询装置14获得的与该查询区域S相匹配的所述匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，则结果获取装置15根据请求获取装置13获取的所述查询请求，在位于所述匹配节点即根节点root-nodeA所对应的节点区域R中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果如：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)等。
提供装置16通过诸如ASP、JSP或PHP等动态网页技术，或者其他约定的通信方式，如http或https等通信协议，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户，如该用户的用户设备，供用户浏览。
结果提供设备1的各个装置之间是持续不断工作的。具体地，候选获取装置11持续获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；节点分解装置12持续根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；请求获取装置13持续获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；匹配查询装置14持续根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；结果获取装置15持续根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；提供装置16持续将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。本领域技术人员应能理解“持续”是指结果提供设备1的各个装置分别不断地进行候选空间索引结构树的获取、空间索引结构树的获得、查询请求的获取、匹配节点的获得、空间对象搜索结果的获得及提供，直至该结果提供设备1在较长时间内停止候选空间索引结构树的获取。
优选地，结果提供设备1还包括优化阈值确定装置(未示出)和更新装置(未示出)。具体地，优化阈值确定装置根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值；更新装置根据所述优化单元区域阈值，更新所述空间索引结构树。
具体地，优化阈值确定装置根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，通过诸如根据历史查询区域的区域范围的面积的平均值或最小值，或其与以所述单元区域阈值为边长的正方形的面积的比值大小，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值。例如，1)当所述比值大于等于30时，则可增大所述单元区域阈值，如为5km，即优化阈值确定装置确定的所述优化单元阈值为5km；2)当所述比值大于等于10小于30时，则刻增大所述单元区域阈值，如为2km，即优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值为2km；3)当所述比值小于10大于5时，则可保持原来的所述单元区域阈值如1km不变；4)当所述比值小于5时，则刻减小所述单元区域阈值，减小至0.2km，即优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值为0.2km。例如，假设用户A经常查询如北京市海淀区牡丹园区域中的空间对象如麦当劳、公交站点、地铁口、海底捞等，假设预定的所述单元区域阈值包括如节点区域的长边小于1000m，用户A的历史查询请求所包括的历史查询区域北京市海淀区牡丹园区域的区域面积如假设为4km2，该区域范围的面积与以所述单元区域阈值为边长的正方形的面积1km2的比值为4，则优化阈值确定装置确定的与用户A相对应的优化单元区域阈值为如减小所述单元区域阈值如由1000m更改为200m。再如，假设用户A经常查询北京市海淀区牡丹园区域、北京市地铁13号线北苑地铁站区域及北京市海淀区中关村区域中的空间对象如麦当劳、公交站点、地铁口、美食、影院等，该等历史查询区域的区域范围的面积的平均值假设为3.5km2，则优化阈值确定装置根据该平均值，确定的与用户A相对应的优化单元区域阈值为如减小所述单元区域阈值如由1000m更改为200m。还如，假设用户A的历史查询区域的区域范围的面积的最小值为50km2，则优化阈值确定装置根据该最小值，确定的与用户A相对应的优化单元区域阈值为如增大所述单元区域阈值如由1000m更改为5km。
本领域技术人员应能理解上述确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
接着，更新装置根据所述优化单元区域阈值，更新所述空间索引结构树。例如，更新装置可以根据所述优化单元区域阈值，对从所述空间索引结构树的根节点开始进行节点分解处理，以得到更新后的、与该优化单元区域阈值相对应的空间索引结构树。优选地，假设优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值相对于所述单元区域阈值是减小的，则更新装置可根据优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值，对所述空间索引结构树的叶节点进行节点分解处理，直至进行节点分解处理后的所述空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值，即更新后的所述空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值，在此，更新装置更新所述空间索引结构树的方法与节点分解装置对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方式相同或相似，为简明起见，故在此不再赘述。优选地，假设优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值相对于所述单元区域阈值是增大的，则更新装置可保留原空间索引结构树，或者根据优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值，对所述空间索引结构树的叶节点进行节点删除处理，如当所述空间索引结构树的叶节点所对应的父节点的节点区域小于所述优化单元区域阈值时，更新装置可将属于该父节点的全部叶节点删除，该父节点成为所述空间索引结构树的叶节点，其中，更新后的所述空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值，例如，假设用户A经常查询如北京市区域中的空间对象，节点分解装置12获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，该空间索引结构树spaceindex-tree中的叶节点所对应的所述单元区域阈值包括如节点区域的长边小于1000m，节点child-nodeB21和child-nodeB22及child-nodeC21和child-nodeC22为该空间索引结构树space index-tree的叶节点，而优化阈值确定装置确定的所述优化单元区域阈值为2km，则更新装置根据该优化单元区域阈值，更新该空间索引结构树space index-tree时，可将节点child-nodeB21和child-nodeB22及child-nodeC21和child-nodeC22进行删除，即节点child-nodeB1和child-nodeC1作为该空间索引结构树space index-tree的叶节点，其中，节点child-nodeB1和child-nodeC1所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值。
本领域技术人员应能理解上述更新所述空间索引结构树的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的更新所述空间索引结构树的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
优选地，请求获取装置13还可通过ASP、JSP等动态网页技术，获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的对象相关信息；其中，结果获取装置15根据所述查询请求，并结合所述对象相关信息，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。
具体地，请求获取装置13还可通过获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的对象相关信息。在此，所述对象相关信息包括但不限于如：1)所述空间对象的名称；2)所述空间对象的属性，如行业属性，餐饮、交通等；3)所述空间对象所对应的查询序列；4)所述空间对象的具体位置信息及与其属性相对应的相关信息，如对于餐饮类空间对象，与其属性相对应的相关信息可包括如优惠信息、好评率、口味等；若对于交通行业属性的空间对象，与其属性相对应的相关信息可包括如交通便利程度、到达时间、到达费用、好评率等。例如，用户A打开百度地图页面http://map.baidu.com/，在搜索栏中输入查询序列“麦当劳”，在城市列表中选择“北京市”，在城区列表中选择“海淀区”，在相关信息中选择“有优惠”或者“有团购”等，按“Enter”键，则请求获取装置13便获取到用户A提交的关于空间对象“麦当劳”的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域S“北京市海淀区”及所述空间对象的对象相关信息如“有优惠”。
接着，结果获取装置15根据所述查询请求，并结合所述对象相关信息，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。例如，接上例，假设匹配查询装置14获得的该查询区域S“北京市海淀区”相匹配的所述匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，则结果获取装置15根据请求获取装置13获取的所述查询请求，结合所述对象相关信息如“有优惠”，在位于匹配节点root-nodeA所对应的节点区域R中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果如麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)。
优选地，结果提供设备1还包括检测装置(未示出)和冗余处理装置(未示出)。具体地，检测装置检测对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理后得到的分解节点所对应的节点区域的空间对象是否满足去冗余触发条件，其中，所述去冗余触发条件包括所述分解节点所对应的节点区域的空间对象还位于除该节点区域之外的其他节点区域；冗余处理装置当满足所述去冗余触发条件时，对位于所述分解节点及其相关祖先节点的节点区域的空间对象进行去冗余处理。本领域技术人员应能理解，本实施例通过检测节点分解后的空间索引结构树是否需要去冗余，并进行必要的去冗余处理，得到去冗余后的空间索引结构树，有效避免了用户的空间对象搜索结果中可能的冗余，从而进一步提高了用户的信息获取效率。
具体地，检测装置检测对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理后得到的分解节点所对应的节点区域的空间对象是否满足去冗余触发条件，其中，所述去冗余触发条件包括所述分解节点所对应的节点区域的空间对象还位于除该节点区域之外的其他节点区域。例如，假设候选获取装置11获取到的所述候选空间索引结构树candidate-tree包括仅有根节点root-nodeA北京市，该根节点对应的节点区域R为北京市的地理位置区域；而节点分解装置12对该候选空间索引结构树candidate-tree中的叶节点进行节点分解处理后，获得与该候选空间索引结构树candidate-tree相对应的空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，假设空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB1对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC1对应的节点区域中，则检测装置检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件；再如，假设空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB21对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC21对应的节点区域中，则检测装置检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件。
接着，当满足所述去冗余触发条件时，冗余处理装置对位于所述分解节点及其相关祖先节点的节点区域的空间对象进行去冗余处理。在此，所述相关祖先节点包括但不限于如所述分解节点的父节点及其父节点的父节点直至所述空间索引结构树的根节点的下一级节点。例如，接上例，空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB1对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC1对应的节点区域中，检测装置检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件，因节点child-nodeB1和child-nodeC1，具有相同的父节点即根节点root-nodeA，则冗余处理装置对位于分解节点child-nodeB1或child-nodeC1节点区域的空间对象spatial-object1进行去冗余处理；再如，假设空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB21对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC21对应的节点区域中，检测装置检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件，因节点child-nodeB21和节点child-nodeC21的分别对应于不同的父节点child-nodeB1和child-nodeC1，但其各自的父节点的父节点相同，即节点child-nodeB21的父节点child-nodeB1和节点child-nodeC21的父节点child-nodeC1的父节点相同即为根节点root-nodeA，则冗余处理装置对位于分解节点child-nodeB21或child-nodeC21及其相关祖先节点即其父节点的节点区域的空间对象spatial-object1进行去冗余处理，如冗余处理装置可对位于分解节点child-nodeB21及其父节点child-nodeB1中的该空间对象spatial-object1进行去冗余处理，或者对位于分解节点child-nodeC21及其父节点child-nodeC1中的该空间对象spatial-object1进行去冗余处理。
本领域技术人员应能理解上述去冗余处理的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的去冗余处理的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
优选地，结果提供设备1还包括优先级确定装置(未示出)，具体地，优先级确定装置确定所述空间对象搜索结果的优先级；其中，提供装置16根据所述优先级，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
具体地，优先级确定装置可通过诸如所述空间对象的地理位置、占地面积等信息，确定所述空间对象搜索结果的优先级。例如，假设结果获取装置15获得的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)，假设空间对象搜索结果I至IV的地理位置如离中关村中心位置的距离排序分别为：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)，则优先级确定装置确定的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV的优先级顺序为：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)。再如，空间对象搜索结果I至IV的占地面积排序分别为：麦当劳(中关村东路店)、麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(人大附中店)，则优先级确定装置确定的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV的优先级顺序为：麦当劳(中关村东路店)、麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(人大附中店)。
本领域技术人员应能理解上述确定所述空间对象搜索结果的优先级的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述空间对象搜索结果的优先级的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
接着，提供装置16根据所述优先级，通过诸如ASP、JSP或PHP等动态网页技术，或者其他约定的通信方式，如http或https等通信协议，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户，如该用户的用户设备，供用户浏览，例如，提供装置16根据优先级确定装置确定的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV的地理位置的优先级顺序为：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)提供给所述用户。
在一个优选实施例中(参考图1)，结果提供设备1包括候选获取装置11、节点分解装置12、请求获取装置13、匹配查询装置14、结果获取装置15和提供装置16，其中，请求获取装置13包括请求获取单元(未示出)和目标确定单元(未示出)。以下参考图1对该优选实施例进行描述：具体地，候选获取装置11获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；节点分解装置12根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；请求获取单元获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求；目标确定单元根据所述查询操作，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域；匹配查询装置14根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；结果获取装置15根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；提供装置16将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。在此，候选获取装置11、节点分解装置12、匹配查询装置14、结果获取装置15和提供装置16与图1所对应实施例中的对应装置相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
具体地，请求获取单元通过ASP、JSP等动态网页技术，获取用户通过用户设备执行的查询操作，来提交的关于空间对象的查询请求；或者，通过诸如在线地图等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取用户通过在在线地图如百度地图、搜狗地图等搜索栏中输入的查询序列，及用户所选择的查询区域，来获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求。在此，所述查询操作包括但不限于以下至少任一项：1)用户在在线地图页面中执行的关于空间对象及目标区域的图中操作，如图中目标区域“北京市海淀区”、空间对象“公园”；2)用户通过点击鼠标/键盘等操作，如点击页面中“搜索”标识。例如，用户A打开百度地图页面http://map.baidu.com/，在搜索栏中输入查询序列“麦当劳”，在城市列表中选择“北京市”，在城区列表中选择“海淀区”，按“Enter”键，则请求获取单元便获取到用户A通过查询操作提交的关于空间对象“麦当劳”的查询请求。
本领域技术人员应能理解上述获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
接着，目标确定单元根据所述查询操作，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。例如，接上例，目标确定单元根据请求获取单元获取的用户A的所述查询操作，确定用户A所选择的目标区域为“北京市海淀区”，将该目标区域作为所述查询请求所包括的查询区域。
优选地，目标确定单元还可首先确定所述用户的当前位置的位置信息；然后根据所述查询操作，并结合所述位置信息，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。具体地，目标确定单元还可首先通过GPS定位、通过基站定位、WiFi定位、近距离传感器如RFID(radio frequency identification devices，无线射频识别)、NFC(Near Field Communication，近距离无线通讯技术)等定位，确定所述用户的当前位置的位置信息；或者通过调用所述用户的用户设备的获取用户设备的当前位置信息的API，以确定所述用户的当前位置的位置信息；然后根据请求获取单元获取的所述查询操作，并结合所述位置信息，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。例如，假设用户A通过其移动设备iphone4s打开百度地图页面http://map.baidu.com/，通过查询操作提交了关于空间对象“麦当劳”的查询请求，目标确定单元首先通过GPS定位确定用户A的当前位置的位置信息为“中关村一街”，则目标确定单元根据请求获取单元获取的所述查询操作，结合用户A的位置信息，确定用户A所选择的目标区域为如以用户A当前位置为中心的、半径为预定值如2km的圆形区域，将该目标区域作为所述查询请求所包括的查询区域。
本领域技术人员应能理解上述确定所述用户的当前位置的位置信息的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述用户的当前位置的位置信息的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
图3示出根据本发明一个优选实施例的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的设备示意图。其中，结果提供设备1包括候选获取装置11’、节点分解装置12’、请求获取装置13’、匹配查询装置14’、结果获取装置15’和提供装置16’，其中，结果获取装置15’包括候选结果获取单元151’和结果优选单元152’。具体地，候选获取装置11’获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；节点分解装置12’根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；请求获取装置13’获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的预定数量信息；匹配查询装置14’根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；候选结果获取单元151’根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果；结果优选单元152’根据所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果；提供装置16’将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。在此，候选获取装置11’、节点分解装置12’、匹配查询装置14’和提供装置16’与图1所对应实施例中的对应装置相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
具体地，请求获取装置13’获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的预定数量信息。在此，请求获取装置13’获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式与图1中请求获取装置13获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
候选结果获取单元151’根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果。在此，候选结果获取单元151’根据所述查询请求获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果与图1中结果获取装置15获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果的方式相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
结果优选单元152’根据所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果，如根据所述空间对象的所述优先级，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选出满足所述预定数量信息数目的所述空间对象搜索结果。具体地，结果优选单元152’可根据所述空间对象搜索结果的权重信息，基于所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果。在此，确定所述空间对象搜索结果的权重信息的方式包括但不限于如：1)根据预定的权重信息，确定所述空间对象搜索结果的权重信息；2)根据所述候选空间对象搜索结果的相关特征向量的权重，加权确定所述候选空间对象搜索结果的权重信息。例如，假设用户A通过其移动设备iphone4s打开百度地图页面http://map.baidu.com/，提交了关于空间对象“麦当劳”的查询请求，其中，该查询请求包括用户A所选择的查询区域S如“北京市海淀区中关村”及所述空间对象“麦当劳”的预定数量信息如5个，则候选结果获取单元151’根据该查询请求，获得的与该查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果I至VI：如：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)、麦当劳咖啡厅(知春路店)、麦当劳(五道口店)，假设该多个候选空间对象搜索结果I至VI的预定的权重信息分别为：0.88、0.79、0.83、0.75、0.7、0.78，则结果优选单元152’根据所述预定数量信息5，从该多个候选空间对象搜索结果I至VI中优选所述空间对象搜索结果按权重信息排序为前5的候选空间对象搜索结果：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(五道口店)和麦当劳(中关村东路店)。再如，假设，候选空间对象搜索结果的相关特征向量为T＝[地理位置好评率]，假设地理位置如离中关村中心位置的距离在0.5km范围之内地理位置向量分量对应的权重值为1，当距离增加时，每增加0.5km，地理位置向量分量对应的权重值相应减少0.1，好评率的值对应于该向量分量的权重值，结果优选单元152’可首先根据所述候选空间对象搜索结果的相关特征向量T的向量分量的权重值，然后将各向量分量的权重值的总和作为所述候选空间对象搜索结果的权重信息，假设，结果优选单元152’所述候选空间对象搜索结果的相关特征向量为T＝[地理位置好评率]，确定的候选空间对象搜索结果I至VI的权重信息分别为：1.1、1.2、0.9、1.1、0.8、0.7，则结果优选单元152’根据所述预定数量信息5，从该多个候选空间对象搜索结果I至VI中优选所述空间对象搜索结果按权重信息排序为前5的候选空间对象搜索结果：麦当劳(人大附中店)、麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(中关村东路店)、麦当劳(黄庄店)和麦当劳咖啡厅(知春路店)。
本领域技术人员应能理解上述优选所述空间对象搜索结果的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的优选所述空间对象搜索结果的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
图4示出根据本发明另一个方面的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法流程图。
具体地，在步骤S1中，结果提供设备1获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；在步骤S2中，结果提供设备1根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；在步骤S3中，结果提供设备1获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；在步骤S4中，结果提供设备1根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；在步骤S5中，结果提供设备1根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；在步骤S6中，结果提供设备1将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。在此，结果提供设备1能够通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM网、CDMA网)或外部定位方式(如GPS)确定移动终端用户的位置信息(如地理坐标，或大地坐标)，在GIS(GeographicInformation System，地理信息系统)平台的支持下，为用户提供所需要的与位置相关的服务信息，如北京市16410.54平方公里范围内寻找手机用户当前位置处1公里范围内的快餐店、宾馆、影院、图书馆、公园、加油站等的名称和地理位置，如查找北京市朝阳区内的快餐店、宾馆、影院、图书馆、公园、加油站等的名称和地理位置。在此，结果提供设备1包括但不限于：1)网络设备如服务器，其包括如WEB服务器(Web Server)、定位服务器(LocationServer)和LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)服务器；2)用户设备；3)网络设备与用户设备通过网络相集成所构成的设备。其中，所述网络设备包括但不限于网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算(Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。所述用户设备其包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、遥控器、触摸板、或声控设备进行人机交互并能通过网络访问所述网络设备的电子产品，例如计算机、智能手机、通过Internet通讯的台式计算机(desktopPC)、PDA或IPTV等。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(AdHoc网络)、GSM网、CDMA网等。本领域技术人员应能理解上述结果提供设备1仅为举例，其他现有的或今后可能出现的网络设备或用户设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
具体地，在步骤S1中，结果提供设备1通过从地理信息系统空间对象数据库中选取任意一块区域，作为所述候选空间索引结构树的根节点，以获取至少一个候选空间索引结构树；或者，通过将现有的支持用于空间索引的空间索引结构R树的空间数据库系统中的R树作为所述候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象。在此，所述候选空间结构树包括但不限于以下至少任一项：1)将现有的用于空间索引的空间索引结构R树及其变种如R+树、R*树、QR树、XR树等作为所述候选空间结构树；2)从地理信息系统中选取任意一块区域作为所述候选空间索引结构树的根节点以形成只有根节点的所述空间索引结构树，如将北京市作为候选空间索引结构树的根节点，如将北京市的任意一个区如朝阳区作为候选空间索引结构树的根节点。在此，所述候选空间索引结构树中的节点包括但不限于如所述候选空间索引结构树的所有节点，如根节点、中间节点及叶节点等。在此，所述节点区域包括但不限于如各种坐标下(如二维坐标、三维坐标、直角坐标、极坐标、经纬度等)节点区域地理位置范围信息，例如正方形、矩形、圆形、椭圆形等规则区域，以及不规则区域，例如由两个空间点的经纬度所确定的以该两个空间点的经纬度为边界的区域，由三个及其以上的空间点的经纬度所确定的以该多个点为顶点的不规则区域。在此，所述空间对象的含义是指GIS空间分析的客体，其具备多重属性，如空间位置、发生时间、大小、颜色、质地、位置等，是现实世界中客观存在的实体或现象。本领域技术人员应能理解上述候选空间结构树、节点区域和空间对象仅为举例，其他现有的或今后可能出现的候选空间结构树或节点区域或空间对象如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
例如，在步骤S1中，结果提供设备1通过从地理信息系统空间对象数据库中选取北京市作为所述候选空间索引结构树的根节点，以获取以北京市为根节点的所述候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域如北京市的地理位置区域，中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒，南北跨纬度1度37分，东西跨经度2度05分，及位于所述节点区域的一个或多个空间对象，即位于北京市地理位置区域中的快餐店、宾馆、影院、图书馆、公园、加油站等在现实世界中客观存在的实体。
本领域技术人员应能理解上述获取候选空间索引结构树的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获取候选空间索引结构树的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
在步骤S2中，结果提供设备1根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值。在此，所述预定的单元区域阈值包括但不限于如根据优先切分节点区域的长边的原则即当所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域的长边小于预定阈值如1000m时，停止分解所述候选空间索引结构树的叶节点。在此，所述叶节点包括但不限于以下至少任一项：1)对于只有根节点的候选空间索引结构树，那么该根节点可称为叶节点；2)对于多节点的候选空间索引结构树，则该叶节点即为终端节点。在此，所述空间索引结构树可对应于大范围的地理区域，如北京市，也可对应于大范围地理区域中的小范围地理区域，如北京市朝阳区，其中，所述空间索引结构树的数据可存储于包括多个字段的数据库中，也可分别在不同的文件中保存，如将位于所述空间索引结构树的节点区域中的空间对象的数据相关信息存入数据文件，将所述空间索引结构树中的节点的节点相关信息存入节点索引文件。在此，所述数据库和文件可位于结果提供设备1中，也可位于通过网络与结果提供设备1相连的网络设备中，如服务器。在此，所述节点相关信息包括但不限于以下至少任一项：1)所述空间索引结构树的节点所对应的节点区域的参数信息，如节点区域的坐标信息如在二维坐标系下(minx，miny，maxx，maxy)；2)指向所述空间索引结构树的节点的上一级节点的上一级节点指针；3)指向所述空间索引结构树的节点所对应的节点区域中的空间数据对象的数据文件索引指针；4)位于所述空间索引结构树的节点所对应的节点区域中的空间数据对象；5)由所述空间索引结构树的节点指向下一级节点的下一级节点指针。本领域技术人员应能理解上述节点相关信息和空间索引结构树仅为举例，其他现有的或今后可能出现的节点相关信息或空间索引结构树如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在此，在步骤S2中，结果提供设备1对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方法包括但不限于以下至少任一项：
1)首先根据预定的单元区域阈值，从所述候选空间索引结构树的叶节点开始，对所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域逐级划分为至少两个子区域，直至子区域满足所述单元区域阈值，停止对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解；然后，根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。例如，假设在步骤S 1中，结果提供设备1获取到的所述候选空间索引结构树candidate-tree包括仅有根节点root-nodeA北京市，该根节点对应的节点区域R为北京市的地理位置区域，中心位于北纬39度54分20秒，东经116度25分29秒，南北跨纬度1度37分，东西跨经度2度05分，即东经115度22分59秒至东经117度27分59秒，北纬39度5分50秒至北纬40度42分50秒，假设预定的单元区域阈值为根据优先切分节点区域的长边的原则即当所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域的长边小于预定阈值如1000m时，停止分解所述候选空间索引结构树的叶节点，则在步骤S2中，结果提供设备1首先从根节点root-nodeA开始，依次将该根节点root-nodeA划分为至少两个子区域，直至子区域满足所述单元区域阈值，如将根节点root-nodeA所对应的节点区域R北京市的地理位置区域均分为两个子区域R1和R2，该两个子区域对应于子节点child-nodeB1和child-nodeC1，其中，每个子节点包括该两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象，然后，在步骤S2中，结果提供设备1分别将子节点child-nodeB1和child-nodeC1所对应的节点区域再次划分为至少两个子区域，如均分为两个子区域，将子节点child-nodeB1所对应的节点区域均分为两个子区域R11和R12，该两个子区域对应于子节点child-nodeB21和child-nodeB22，将子节点child-nodeC1所对应的节点区域均分为两个子区域R21和R22，该两个子区域对应于子节点child-nodeC21和child-nodeC22，以此类推，直至子区域满足所述单元区域阈值即当节点区域的长边小于1000m时，停止分解候选空间索引结构树candidate-tree的根节点root-nodeA，此时便获得与候选空间索引结构树candidate-tree相对应的空间索引结构树如space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB 1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，该空间索引结构树space index-tree中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值。
2)首先根据预定的单元区域阈值，直接将所述候选空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域；然后，根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。例如，接上例，则在步骤S2中，结果提供设备1根据预定的单元区域阈值如根据优先切分节点区域的长边的原则即当所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域的长边小于预定阈值如1000m时，停止分解所述候选空间索引结构树的叶节点，直接将其在步骤S1中获取的所述候选空间索引结构树candidate-tree的叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域，即直接将所述候选空间索引结构树candidate-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R划分为至少两个子区域，如将根节点root-nodeA所对应的节点区域R北京市总面积为16410.54km2直接划分为16411个子节点，其中16410个子节点对应的子区域为1×1＝1km2，第16411个子节点对应的子区域为0.54km2；然后，在步骤S2中，结果提供设备1根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象，此时便获得与候选空间索引结构树candidate-tree相对应的空间索引结构树space index-tree，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA，及根节点root-nodeA对应的多个子节点，其中，该空间索引结构树space index-tree中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值。
优选地，在步骤S2中，结果提供设备1对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的操作还包括当所述叶节点所对应的节点区域超过所述单元区域阈值时，将所述候选空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域；然后再根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。例如，假设在步骤S1中，结果提供设备1获取到的所述候选空间索引结构树candidate-tree包括仅有根节点root-nodeA北京市，在步骤S2中，结果提供设备1对所述候选空间索引结构树candidate-tree的根节点root-nodeA进行节点分解处理，该根节点所对应的节点区域R超过所述单元区域阈值如节点区域的长边小于1000m，则在步骤S2中，结果提供设备1将该候选空间索引结构树candidate-tree中的根节点root-nodeA所对应的节点区域R划分为至少两个子区域，如将根节点root-nodeA所对应的节点区域R依次均分为两个或三个等子区域，或者直接将根节点root-nodeA所对应的节点区域划分为多个子区域，如均分为多个子区域；然后再根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。
本领域技术人员应能理解上述对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
本领域技术人员应能理解上述获得所述空间索引结构树的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获得所述空间索引结构树的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
在步骤S3中，结果提供设备1通过ASP、JSP等动态网页技术，获取用户通过用户设备输入的关于空间对象的查询序列及用户所选择的查询区域，来获取用户提交的关于空间对象的查询请求；或者，通过诸如在线地图等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取用户通过在在线地图如百度地图、搜狗地图等搜索栏中输入的查询序列，及用户所选择的查询区域，以获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域。例如，用户A打开百度地图页面http://map.baidu.com/，在搜索栏中输入查询序列“麦当劳”，在城市列表中选择“北京市”，在城区列表中选择“海淀区”，按“Enter”键，则在步骤S3中，结果提供设备1通过百度地图等第三方设备提供的应用程序接口(API)，便获取到用户A提交的关于空间对象“麦当劳”的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域S如“北京市海淀区”。又如，
本领域技术人员应能理解上述获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
在步骤S4中，结果提供设备1根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域。例如，接上例，假设在步骤S2中，结果提供设备1获得的所述空间索引结构树为space index-tree，该空间索引结构树space index-tree中根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，则在步骤S4中，结果提供设备1根据查询区域S如“北京市海淀区”，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，在步骤S4中，结果提供设备1发现空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R包含于所述查询区域S，则确定该根root-nodeA与查询区域S相匹配，获得与所述查询区域S相匹配的匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA。又如，假设在步骤S2中，结果提供设备1获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB 1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区知春路至朝阳区鸟巢”，则在步骤S4中，结果提供设备1根据查询区域S，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树spaceindex-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，在步骤S4中，结果提供设备1发现空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R部分包含于所述查询区域S，则从根节点root-nodeA的子节点进行区域匹配查询，即从子节点child-nodeB1和child-nodeC1分别进行区域匹配查询，假设子节点child-nodeB1所对应的节点区域R1为“北京市海淀区知春路”，而子节点child-nodeC1的子节点所对应的节点区域R2为“北京市朝阳区鸟巢”，则在步骤S4中，结果提供设备1确定子节点child-nodeB1与查询区域S如“北京市海淀区”相匹配，从而获得与所述查询区域S相匹配的匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA的子节点child-nodeB1。
本领域技术人员应能理解上述获得与所述查询区域相匹配的匹配节点的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获得与所述查询区域相匹配的匹配节点的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
在此，在步骤S4中，结果提供设备1根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询的方法包括但不限于以下至少任一项：
1)若所述空间索引结构树中的当前节点所对应的节点区域包含于所述查询区域，则确定该当前节点与所述查询区域相匹配。例如，假设在步骤S3中，结果提供设备1获取的用户A的关于空间对象“麦当劳”的所述查询请求，其中，该查询请求包括所述用户所选择的查询区域S如“北京市海淀区”，而在步骤S2中，结果提供设备1获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB 1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，其包含于查询区域S如“北京市海淀区”，则在步骤S4中，结果提供设备1根据该查询区域S，在空间索引结构树spaceindex-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，确定该当前节点root-nodeA与查询区域S相匹配。
2)若该当前节点所对应的节点区域与所述查询区域不相交，则对该当前节点的相关节点或其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作。在此，所述当前节点的相关节点包括但不限于如与当前节点处于同一节点级别上的其他节点，如根节点分为节点A和节点B，则节点A/B为节点B/A的相关节点。例如，接上例，假设在步骤S2中，结果提供设备1获得的所述空间索引结构树为space index-tree，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，及其他子节点等，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市朝阳区鸟巢”，其与查询区域S如“北京市海淀区”不相交，则在步骤S4中，结果提供设备1根据该查询区域S，对该当前节点即根节点root-nodeA的相关节点或其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作，如对其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作。
3)若该当前节点所对应的节点区域部分包含于所述查询区域，则对该当前节点的子节点进行所述区域匹配查询操作。例如，假设在步骤S2中，结果提供设备1获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区知春路至朝阳区鸟巢”，则在步骤S4中，结果提供设备1根据查询区域S，在空间索引结构树space index-tree中进行区域匹配查询，即从空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA进行区域匹配查询，在步骤S4中，结果提供设备1发现空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA所对应的节点区域R部分包含于所述查询区域S，则从根节点root-nodeA的子节点进行区域匹配查询，即从子节点child-nodeB1和child-nodeC1分别进行区域匹配查询，假设子节点child-nodeB1所对应的节点区域R1为“北京市海淀区知春路”，而子节点child-nodeC1的子节点所对应的节点区域R2为“北京市朝阳区鸟巢”，则在步骤S4中，结果提供设备1确定子节点child-nodeB1与查询区域S相匹配。
本领域技术人员应能理解上述区域匹配查询的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的区域匹配查询的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
在步骤S5中，结果提供设备1根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。例如，假设在步骤S3中，结果提供设备1获取用户A的关于空间对象“麦当劳”的所述查询请求，其中，该查询请求包括所述用户所选择的查询区域S如“北京市海淀区”，而在步骤S4中，结果提供设备1获得的与该查询区域S相匹配的所述匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，则在步骤S5中，结果提供设备1根据其在步骤S3中获取的所述查询请求，在位于所述匹配节点即根节点root-nodeA所对应的节点区域R中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果如：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)等。
在步骤S6中，结果提供设备1通过诸如ASP、JSP或PHP等动态网页技术，或者其他约定的通信方式，如http或https等通信协议，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户，如该用户的用户设备，供用户浏览。
结果提供设备1的各个步骤之间是持续不断工作的。具体地，在步骤S1中，结果提供设备1持续获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；在步骤S2中，结果提供设备1持续根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；在步骤S3中，结果提供设备1持续获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；在步骤S4中，结果提供设备1持续根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；在步骤S5中，结果提供设备1持续根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；在步骤S6中，结果提供设备1持续将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。本领域技术人员应能理解“持续”是指结果提供设备1的各个步骤分别不断地进行候选空间索引结构树的获取、空间索引结构树的获得、查询请求的获取、匹配节点的获得、空间对象搜索结果的获得及提供，直至该结果提供设备1在较长时间内停止候选空间索引结构树的获取。
优选地，结果提供设备1还包括步骤S7未示出)和步骤S8(未示出)。具体地，在步骤S7中，结果提供设备1根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值；在步骤S8中，结果提供设备1根据所述优化单元区域阈值，更新所述空间索引结构树。
具体地，在步骤S7中，结果提供设备1根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，通过诸如根据历史查询区域的区域范围的面积的平均值或最小值，或其与以所述单元区域阈值为边长的正方形的面积的比值大小，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值。例如，1)当所述比值大于等于30时，则可增大所述单元区域阈值，如为5km，即在步骤S7中，结果提供设备1确定的所述优化单元阈值为5km；2)当所述比值大于等于10小于30时，则刻增大所述单元区域阈值，如为2km，即在步骤S7中，结果提供设备1确定的所述优化单元区域阈值为2km；3)当所述比值小于10大于5时，则可保持原来的所述单元区域阈值如1km不变；4)当所述比值小于5时，则刻减小所述单元区域阈值，减小至0.2km，即在步骤S7中，结果提供设备1确定的所述优化单元区域阈值为0.2km。例如，假设用户A经常查询如北京市海淀区牡丹园区域中的空间对象如麦当劳、公交站点、地铁口、海底捞等，假设预定的所述单元区域阈值包括如节点区域的长边小于1000m，用户A的历史查询请求所包括的历史查询区域北京市海淀区牡丹园区域的区域面积如假设为4km2，该区域范围的面积与以所述单元区域阈值为边长的正方形的面积1km2的比值为4，则在步骤S7中，结果提供设备1确定的与用户A相对应的优化单元区域阈值为如减小所述单元区域阈值如由1000m更改为200m。再如，假设用户A经常查询北京市海淀区牡丹园区域、北京市地铁13号线北苑地铁站区域及北京市海淀区中关村区域中的空间对象如麦当劳、公交站点、地铁口、美食、影院等，该等历史查询区域的区域范围的面积的平均值假设为3.5km2，则在步骤S7中，结果提供设备1根据该平均值，确定的与用户A相对应的优化单元区域阈值为如减小所述单元区域阈值如由1000m更改为200m。还如，假设用户A的历史查询区域的区域范围的面积的最小值为50km2，则在步骤S7中，结果提供设备1根据该最小值，确定的与用户A相对应的优化单元区域阈值为如增大所述单元区域阈值如由1000m更改为5km。
本领域技术人员应能理解上述确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
接着，在步骤S8中，结果提供设备1根据所述优化单元区域阈值，更新所述空间索引结构树。例如，在步骤S8中，结果提供设备1可以根据所述优化单元区域阈值，对从所述空间索引结构树的根节点开始进行节点分解处理，以得到更新后的、与该优化单元区域阈值相对应的空间索引结构树。优选地，假设在步骤S7中，结果提供设备1确定的所述优化单元区域阈值相对于所述单元区域阈值是减小的，则在步骤S8中，结果提供设备1可根据其在步骤S7中确定的所述优化单元区域阈值，对所述空间索引结构树的叶节点进行节点分解处理，直至进行节点分解处理后的所述空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值，即更新后的所述空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值，在此，在步骤S8中，结果提供设备1更新所述空间索引结构树的方法与节点分解装置对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理的方式相同或相似，为简明起见，故在此不再赘述。优选地，假设在步骤S7中，结果提供设备1确定的所述优化单元区域阈值相对于所述单元区域阈值是增大的，则在步骤S8中，结果提供设备1可保留原空间索引结构树，或者根据其在步骤S7中确定的所述优化单元区域阈值，对所述空间索引结构树的叶节点进行节点删除处理，如当所述空间索引结构树的叶节点所对应的父节点的节点区域小于所述优化单元区域阈值时，在步骤S8中，结果提供设备1可将属于该父节点的全部叶节点删除，该父节点成为所述空间索引结构树的叶节点，其中，更新后的所述空间索引结构树的叶节点所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值，例如，假设用户A经常查询如北京市区域中的空间对象，在步骤S2中，结果提供设备1获得的所述空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树spaceindex-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC 1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，其中，该空间索引结构树space index-tree中的叶节点所对应的所述单元区域阈值包括如节点区域的长边小于1000m，节点child-nodeB21和child-nodeB22及child-nodeC21和child-nodeC22为该空间索引结构树space index-tree的叶节点，而在步骤S7中，结果提供设备1确定的所述优化单元区域阈值为2km，则在步骤S8中，结果提供设备1根据该优化单元区域阈值，更新该空间索引结构树space index-tree时，可将节点child-nodeB21和child-nodeB22及child-nodeC21和child-nodeC22进行删除，即节点child-nodeB1和child-nodeC 1作为该空间索引结构树space index-tree的叶节点，其中，节点child-nodeB1和child-nodeC1所对应的节点区域满足所述优化单元区域阈值。
本领域技术人员应能理解上述更新所述空间索引结构树的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的更新所述空间索引结构树的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
优选地，在步骤S3中，结果提供设备1还可通过ASP、JSP等动态网页技术，获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的对象相关信息；其中，在步骤S5中，结果提供设备1根据所述查询请求，并结合所述对象相关信息，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。
具体地，在步骤S3中，结果提供设备1还可通过获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的对象相关信息。在此，所述对象相关信息包括但不限于如：1)所述空间对象的名称；2)所述空间对象的属性，如行业属性，餐饮、交通等；3)所述空间对象所对应的查询序列；4)所述空间对象的具体位置信息及与其属性相对应的相关信息，如对于餐饮类空间对象，与其属性相对应的相关信息可包括如优惠信息、好评率、口味等；若对于交通行业属性的空间对象，与其属性相对应的相关信息可包括如交通便利程度、到达时间、到达费用、好评率等。例如，用户A打开百度地图页面http://map.baidu.com/，在搜索栏中输入查询序列“麦当劳”，在城市列表中选择“北京市”，在城区列表中选择“海淀区”，在相关信息中选择“有优惠”或者“有团购”等，按“Enter”键，则在步骤S3中，结果提供设备1便获取到用户A提交的关于空间对象“麦当劳”的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域S“北京市海淀区”及所述空间对象的对象相关信息如“有优惠”。
接着，在步骤S5中，结果提供设备1根据所述查询请求，并结合所述对象相关信息，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。例如，接上例，假设在步骤S4中，结果提供设备1获得的该查询区域S“北京市海淀区”相匹配的所述匹配节点为空间索引结构树space index-tree的根节点root-nodeA，其中，根节点root-nodeA对应的节点区域R为“北京市海淀区中关村”，则在步骤S5中，结果提供设备1根据其在步骤S3中获取的所述查询请求，结合所述对象相关信息如“有优惠”，在位于匹配节点root-nodeA所对应的节点区域R中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果如麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)。
优选地，结果提供设备1还包括步骤S9(未示出)和步骤S 10(未示出)。具体地，在步骤S9中，结果提供设备1检测对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理后得到的分解节点所对应的节点区域的空间对象是否满足去冗余触发条件，其中，所述去冗余触发条件包括所述分解节点所对应的节点区域的空间对象还位于除该节点区域之外的其他节点区域；当满足所述去冗余触发条件时，在步骤S10中，结果提供设备1对位于所述分解节点及其相关祖先节点的节点区域的空间对象进行去冗余处理。本领域技术人员应能理解，本实施例通过检测节点分解后的空间索引结构树是否需要去冗余，并进行必要的去冗余处理，得到去冗余后的空间索引结构树，有效避免了用户的空间对象搜索结果中可能的冗余，从而进一步提高了用户的信息获取效率。
具体地，在步骤S9中，结果提供设备1检测对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理后得到的分解节点所对应的节点区域的空间对象是否满足去冗余触发条件，其中，所述去冗余触发条件包括所述分解节点所对应的节点区域的空间对象还位于除该节点区域之外的其他节点区域。例如，假设在步骤S 1中，结果提供设备1获取到的所述候选空间索引结构树candidate-tree包括仅有根节点root-nodeA北京市，该根节点对应的节点区域R为北京市的地理位置区域；而在步骤S2中，结果提供设备1对该候选空间索引结构树candidate-tree中的叶节点进行节点分解处理后，获得与该候选空间索引结构树candidate-tree相对应的空间索引结构树为space index-tree，如图2所示，该空间索引结构树space index-tree中的节点包括如根节点root-nodeA、根节点root-nodeA对应的两个子节点为child-nodeB1和child-nodeC1、节点child-nodeB1对应的两个子节点为child-nodeB21和child-nodeB22、节点child-nodeC1对应的两个子节点为child-nodeC21和child-nodeC22，假设空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB1对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC1对应的节点区域中，则在步骤S9中，结果提供设备1检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件；再如，假设空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB21对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC21对应的节点区域中，则在步骤S9中，结果提供设备1检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件。
接着，当满足所述去冗余触发条件时，在步骤S10中，结果提供设备1对位于所述分解节点及其相关祖先节点的节点区域的空间对象进行去冗余处理。在此，所述相关祖先节点包括但不限于如所述分解节点的父节点及其父节点的父节点直至所述空间索引结构树的根节点的下一级节点。例如，接上例，空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB1对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC1对应的节点区域中，在步骤S9中，结果提供设备1检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件，因节点child-nodeB1和child-nodeC1，具有相同的父节点即根节点root-nodeA，则在步骤S10中，结果提供设备1对位于分解节点child-nodeB1或child-nodeC1节点区域的空间对象spatial-object1进行去冗余处理；再如，假设空间对象spatial-object1除位于子节点child-nodeB21对应的节点区域中之外，还位于节点child-nodeC21对应的节点区域中，在步骤S9中，结果提供设备1检测发现空间对象spatial-object1满足所述去冗余触发条件，因节点child-nodeB21和节点child-nodeC21的分别对应于不同的父节点child-nodeB1和child-nodeC1，但其各自的父节点的父节点相同，即节点child-nodeB21的父节点child-nodeB1和节点child-nodeC21的父节点child-nodeC1的父节点相同即为根节点root-nodeA，则在步骤S10中，结果提供设备1对位于分解节点child-nodeB21或child-nodeC21及其相关祖先节点即其父节点的节点区域的空间对象spatial-object1进行去冗余处理，如冗余处理装置可对位于分解节点child-nodeB21及其父节点child-nodeB1中的该空间对象spatial-object1进行去冗余处理，或者对位于分解节点child-nodeC21及其父节点child-nodeC1中的该空间对象spatial-object1进行去冗余处理。
本领域技术人员应能理解上述去冗余处理的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的去冗余处理的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
优选地，结果提供设备1还包括步骤S11(未示出)，具体地，在步骤S11中，结果提供设备1确定所述空间对象搜索结果的优先级；其中，在步骤S6中，结果提供设备1根据所述优先级，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
具体地，在步骤S11中，结果提供设备1可通过诸如所述空间对象的地理位置、占地面积等信息，确定所述空间对象搜索结果的优先级。例如，假设在步骤S5中，结果提供设备1获得的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)，假设空间对象搜索结果I至IV的地理位置如离中关村中心位置的距离排序分别为：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)，则在步骤S11中，结果提供设备1确定的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV的优先级顺序为：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)。再如，空间对象搜索结果I至IV的占地面积排序分别为：麦当劳(中关村东路店)、麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(人大附中店)，则在步骤S11中，结果提供设备1确定的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV的优先级顺序为：麦当劳(中关村东路店)、麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(人大附中店)。
本领域技术人员应能理解上述确定所述空间对象搜索结果的优先级的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述空间对象搜索结果的优先级的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
接着，在步骤S6中，结果提供设备1根据所述优先级，通过诸如ASP、JSP或PHP等动态网页技术，或者其他约定的通信方式，如http或https等通信协议，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户，如该用户的用户设备，供用户浏览，例如，在步骤S6中，结果提供设备1根据优先级确定装置确定的空间对象“麦当劳”的所述空间对象搜索结果I至IV的地理位置的优先级顺序为：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)提供给所述用户。
在一个优选实施例中(参考图4)，结果提供设备1包括步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4、步骤S5和步骤S6，其中，步骤S3包括步骤S31(未示出)和步骤S32(未示出)。以下参考图4对该优选实施例进行描述：具体地，在步骤S1中，结果提供设备1获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；在步骤S2中，结果提供设备1根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；在步骤S31中，结果提供设备1获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求；在步骤S32中，结果提供设备1根据所述查询操作，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域；在步骤S4中，结果提供设备1根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；在步骤S5中，结果提供设备1根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；在步骤S6中，结果提供设备1将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。在此，步骤S1、步骤S2、步骤S4、步骤S5和步骤S6与图4所对应实施例中的对应装置相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
具体地，在步骤S31中，结果提供设备1通过ASP、JSP等动态网页技术，获取用户通过用户设备执行的查询操作，来提交的关于空间对象的查询请求；或者，通过诸如在线地图等第三方设备提供的应用程序接口(API)，获取用户通过在在线地图如百度地图、搜狗地图等搜索栏中输入的查询序列，及用户所选择的查询区域，来获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求。在此，所述查询操作包括但不限于以下至少任一项：1)用户在在线地图页面中执行的关于空间对象及目标区域的图中操作，如图中目标区域“北京市海淀区”、空间对象“公园”；2)用户通过点击鼠标/键盘等操作，如点击页面中“搜索”标识。例如，用户A打开百度地图页面http://map.baidu.com/，在搜索栏中输入查询序列“麦当劳”，在城市列表中选择“北京市”，在城区列表中选择“海淀区”，按“Enter”键，则在步骤S31中，结果提供设备1便获取到用户A通过查询操作提交的关于空间对象“麦当劳”的查询请求。
本领域技术人员应能理解上述获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
接着，在步骤S32中，结果提供设备1根据所述查询操作，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。例如，接上例，目标确定单元根据请求获取单元获取的用户A的所述查询操作，确定用户A所选择的目标区域为“北京市海淀区”，将该目标区域作为所述查询请求所包括的查询区域。
优选地，在步骤S32中，结果提供设备1还可首先确定所述用户的当前位置的位置信息；然后根据所述查询操作，并结合所述位置信息，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。具体地，在步骤S32中，结果提供设备1还可首先通过GPS定位、通过基站定位、WiFi定位、近距离传感器如RFID(radio frequencyidentification devices，无线射频识别)、NFC(Near Field Communication，近距离无线通讯技术)等定位，确定所述用户的当前位置的位置信息；或者通过调用所述用户的用户设备的获取用户设备的当前位置信息的API，以确定所述用户的当前位置的位置信息；然后根据在步骤S31中，结果提供设备1获取的所述查询操作，并结合所述位置信息，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。例如，假设用户A通过其移动设备iphone4s打开百度地图页面http://map.baidu.com/，通过查询操作提交了关于空间对象“麦当劳”的查询请求，在步骤S32中，结果提供设备1首先通过GPS定位确定用户A的当前位置的位置信息为“中关村一街”，则在步骤S32中，结果提供设备1根据其在步骤S31中获取的所述查询操作，结合用户A的位置信息，确定用户A所选择的目标区域为如以用户A当前位置为中心的、半径为预定值如2km的圆形区域，将该目标区域作为所述查询请求所包括的查询区域。
本领域技术人员应能理解上述确定所述用户的当前位置的位置信息的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的确定所述用户的当前位置的位置信息的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
图5示出根据本发明一个优选实施例的用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法流程图。其中，结果提供设备1包括步骤S1’、步骤S2’、步骤S3’、步骤S4’、步骤S5’和步骤S6’，其中，步骤S5’包括步骤S51’和步骤S52’。
具体地，在步骤S1’中，结果提供设备1获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；在步骤S2’中，结果提供设备1根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；在步骤S3’中，结果提供设备1获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的预定数量信息；在步骤S4’中，结果提供设备1根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；在步骤S51’中，结果提供设备1根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果；在步骤S52’中，结果提供设备1根据所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果；在步骤S6’中，结果提供设备1将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。在此，步骤S1’、步骤S2’、步骤S4’和步骤S6’与图4所对应实施例中的对应步骤相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
具体地，在步骤S3’中，结果提供设备1获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的预定数量信息。在此，在步骤S3’中，结果提供设备1获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式与图4中在步骤S3中，结果提供设备1获取用户提交的关于空间对象的查询请求的方式相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
在步骤S51’中，结果提供设备1根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果。在此，在步骤S51’中，结果提供设备1根据所述查询请求获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果与图4中在步骤S5中，结果提供设备1获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果的方式相同或相似，故在此不再赘述，并通过引用的方式包含于此。
在步骤S52’中，结果提供设备1根据所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果，如根据所述空间对象的所述优先级，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选出满足所述预定数量信息数目的所述空间对象搜索结果。具体地，在步骤S52’中，结果提供设备1可根据所述空间对象搜索结果的权重信息，基于所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果。在此，确定所述空间对象搜索结果的权重信息的方式包括但不限于如：1)根据预定的权重信息，确定所述空间对象搜索结果的权重信息；2)根据所述候选空间对象搜索结果的相关特征向量的权重，加权确定所述候选空间对象搜索结果的权重信息。例如，假设用户A通过其移动设备iphone4s打开百度地图页面http://map.baidu.com/，提交了关于空间对象“麦当劳”的查询请求，其中，该查询请求包括用户A所选择的查询区域S如“北京市海淀区中关村”及所述空间对象“麦当劳”的预定数量信息如5个，则在步骤S51’中，结果提供设备1根据该查询请求，获得的与该查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果I至VI：如：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(中关村东路店)、麦当劳咖啡厅(知春路店)、麦当劳(五道口店)，假设该多个候选空间对象搜索结果I至VI的预定的权重信息分别为：0.88、0.79、0.83、0.75、0.7、0.78，则在步骤S52’中，结果提供设备1根据所述预定数量信息5，从该多个候选空间对象搜索结果I至VI中优选所述空间对象搜索结果按权重信息排序为前5的候选空间对象搜索结果：麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(黄庄店)、麦当劳(人大附中店)、麦当劳(五道口店)和麦当劳(中关村东路店)。再如，假设，候选空间对象搜索结果的相关特征向量为T＝[地理位置好评率]，假设地理位置如离中关村中心位置的距离在0.5km范围之内地理位置向量分量对应的权重值为1，当距离增加时，每增加0.5km，地理位置向量分量对应的权重值相应减少0.1，好评率的值对应于该向量分量的权重值，在步骤S52’中，结果提供设备1可首先根据所述候选空间对象搜索结果的相关特征向量T的向量分量的权重值，然后将各向量分量的权重值的总和作为所述候选空间对象搜索结果的权重信息，假设，在步骤S52’中，结果提供设备1所述候选空间对象搜索结果的相关特征向量为T＝[地理位置好评率]，确定的候选空间对象搜索结果I至VI的权重信息分别为：1.1、1.2、0.9、1.1、0.8、0.7，则在步骤S52’中，结果提供设备1根据所述预定数量信息5，从该多个候选空间对象搜索结果I至VI中优选所述空间对象搜索结果按权重信息排序为前5的候选空间对象搜索结果：麦当劳(人大附中店)、麦当劳(鼎好大厦店)、麦当劳(中关村东路店)、麦当劳(黄庄店)和麦当劳咖啡厅(知春路店)。
本领域技术人员应能理解上述优选所述空间对象搜索结果的方式仅为举例，其他现有的或今后可能出现的优选所述空间对象搜索结果的方式如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (19)
1.一种用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的方法，其中，该方法包括以下步骤：
-获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；
x根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；
其中，该方法还包括：
a获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；
b根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；
-检测对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理后得到的分解节点所对应的节点区域的空间对象是否满足去冗余触发条件，其中，所述去冗余触发条件包括所述分解节点所对应的节点区域的空间对象还位于除该节点区域之外的其他节点区域；
-当满足所述去冗余触发条件时，对位于所述分解节点及其相关祖先节点的节点区域的空间对象进行去冗余处理；
c根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；
d将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤x中的节点分解处理操作包括：
-当所述叶节点所对应的节点区域超过所述单元区域阈值时，将所述叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域；
-根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中的一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，该方法还包括：
-根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值；
-根据所述优化单元区域阈值，更新所述空间索引结构树。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述步骤a包括：
-获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求；
a1根据所述查询操作，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述步骤a1包括：
-确定所述用户的当前位置的位置信息；
-根据所述查询操作，并结合所述位置信息，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述步骤a包括：
-获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的对象相关信息；
其中，所述步骤c包括：
-根据所述查询请求，并结合所述对象相关信息，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述步骤b中的区域匹配查询操作包括：
-若所述空间索引结构树中的当前节点所对应的节点区域包含于所述查询区域，则确定该当前节点与所述查询区域相匹配；
-若该当前节点所对应的节点区域与所述查询区域不相交，则对该当前节点的相关节点或其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作；
-若该当前节点所对应的节点区域部分包含于所述查询区域，则对该当前节点的子节点进行所述区域匹配查询操作。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述步骤a包括：
-获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的预定数量信息；
其中，所述步骤c包括：
-根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果；
-根据所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果。
9.根据权利要求1或2所述的方法，其中，该方法还包括：
-确定所述空间对象搜索结果的优先级；
其中，所述步骤d包括：
-根据所述优先级，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
10.一种用于基于空间索引结构树提供空间对象搜索结果的结果提供设备，其中，该结果提供设备包括：
候选获取装置，用于获取至少一个候选空间索引结构树，其中，所述候选空间索引结构树中的节点包括与该节点相对应的节点区域及位于所述节点区域的一个或多个空间对象；
节点分解装置，用于根据预定的单元区域阈值，对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理，直至获得与所述候选空间索引结构树相对应的空间索引结构树，其中，所述空间索引结构树中的叶节点所对应的节点区域满足所述单元区域阈值；
其中，该结果提供设备还包括：
请求获取装置，用于获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域；
匹配查询装置，用于根据所述查询区域，在至少一个所述空间索引结构树中进行区域匹配查询，以获得与所述查询区域相匹配的匹配节点，其中所述匹配节点所对应的节点区域包含于所述查询区域；
检测装置，用于检测对所述候选空间索引结构树中的叶节点进行节点分解处理后得到的分解节点所对应的节点区域的空间对象是否满足去冗余触发条件，其中，所述去冗余触发条件包括所述分解节点所对应的节点区域的空间对象还位于除该节点区域之外的其他节点区域；
冗余处理装置，用于当满足所述去冗余触发条件时，对位于所述分解节点及其相关祖先节点的节点区域的空间对象进行去冗余处理；
结果获取装置，用于根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果；
提供装置，用于将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
11.根据权利要求10所述的结果提供设备，其中，所述节点分解装置中的节点分解处理操作包括：
-当所述叶节点所对应的节点区域超过所述单元区域阈值时，将所述叶节点所对应的节点区域划分为至少两个子区域；
-根据所述至少两个子区域，为所述叶节点生成至少两个子节点，其中，每个子节点包括所述至少两个子区域中一个及位于该子区域的一个或多个空间对象。
12.根据权利要求10或11所述的结果提供设备，其中，该结果提供设备还包括：
优化阈值确定装置，用于根据所述用户的历史查询请求所包括的历史查询区域，确定与所述用户相对应的优化单元区域阈值；
更新装置，用于根据所述优化单元区域阈值，更新所述空间索引结构树。
13.根据权利要求10或11所述的结果提供设备，其中，所述请求获取装置包括：
请求获取单元，用于获取用户通过查询操作提交的关于空间对象的查询请求；
目标确定单元，用于根据所述查询操作，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。
14.根据权利要求13所述的结果提供设备，其中，所述目标确定单元用于：
-确定所述用户的当前位置的位置信息；
-根据所述查询操作，并结合所述位置信息，确定所述用户所选择的目标区域，以作为所述查询请求所包括的查询区域。
15.根据权利要求10或11所述的结果提供设备，其中，所述请求获取装置用于：
-获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的对象相关信息；
其中，所述结果获取装置用于：
-根据所述查询请求，并结合所述对象相关信息，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的空间对象搜索结果。
16.根据权利要求10或11所述的结果提供设备，其中，所述匹配查询装置中的区域匹配查询操作包括：
-若所述空间索引结构树中的当前节点所对应的节点区域包含于所述查询区域，则确定该当前节点与所述查询区域相匹配；
-若该当前节点所对应的节点区域与所述查询区域不相交，则对该当前节点的相关节点或其他空间索引结构树中的节点进行所述区域匹配查询操作；
-若该当前节点所对应的节点区域部分包含于所述查询区域，则对该当前节点的子节点进行所述区域匹配查询操作。
17.根据权利要求10或11所述的结果提供设备，其中，所述请求获取装置用于：
-获取用户提交的关于空间对象的查询请求，其中，所述查询请求包括所述用户所选择的查询区域及所述空间对象的预定数量信息；
其中，所述结果获取装置包括：
候选结果获取单元，用于根据所述查询请求，在位于所述匹配节点所对应的节点区域中的一个或多个空间对象中进行对象匹配查询，以获得与所述查询请求相匹配的多个候选空间对象搜索结果；
结果优选单元，用于根据所述预定数量信息，从所述多个候选空间对象搜索结果中优选所述空间对象搜索结果。
18.根据权利要求10或11所述的结果提供设备，其中，该结果提供设备还包括：
优先级确定装置，用于确定所述空间对象搜索结果的优先级；
其中，所述提供装置用于：
-根据所述优先级，将所述空间对象搜索结果提供给所述用户。
19.一种计算机设备，包括如权利要求10至18中任一项所述的结果提供设备。
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