TWI688968B - 確定地理圍欄的索引網格的方法、裝置和用於執行上述方法的電腦設備及電腦可讀儲存媒體 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種確定地理圍欄的索引網格的方法,包括:確定圍欄的外接網格,所述外接網格為包含圍欄的最小單一網格;以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,所述索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值;將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。通過本發明的技術方案,在完全覆蓋圍欄和滿足精度要求的前提下極大的減少了索引網格的數量,降低了索引儲存的複雜度,加快了索引的查詢速度,改善了基於地理圍欄的服務的穩定性和回應速度。

Description

確定地理圍欄的索引網格的方法、裝置和用於執行上述方法的電腦設備及電腦可讀儲存媒體
本發明關於資料處理技術領域,尤其關於一種確定地理圍欄的索引網格的方法和裝置。
隨著地圖、O2O(Online To Offline,線上到線下)等移動網際網路服務和應用的普及,越來越多的用戶位置資料被採集和儲存。基於地理圍欄的服務,如行銷推送、安全預警等,是對用戶位置資料最直接、最即時和最有效的挖掘使用,具有廣闊的應用前景。
地理圍欄是通過一個虛擬的柵欄圍出的一個地理區域,當設備進入、離開這個區域或在該區域內活動時,可以接收到推送的通知或預警資訊。網格索引技術是地理圍欄服務的基礎。網格是對二維地理空間的一種劃分方式,每個網格覆蓋了一定的地理區域。地理圍欄可以近似的表示為一個網格集合,用集合內網格覆蓋的範圍類比圍欄包含的區域,用於對圍欄的快速檢索和定位,網格集合內的網格即為地理圍欄的索引網格。
現有技術中,一個地理圍欄通常採用若干個同一粒度的網格來表示,這些索引網格要完全覆蓋圍欄包含的區 域。當索引網格粒度較粗時,難以準確的表示圍欄,可能導致基於圍欄的服務過多的打擾到不在圍欄內的用戶。為了避免發生這樣的情況,通常會要求索引網格的準確率超過一定的臨限值,這往往意味著更細粒度的索引網格和急劇增加的索引數量。大資料量的索引通常需要在多台設備上進行分散式儲存,越大的資料量意味著索引的管理和維護越複雜,而且查詢速度越慢,會降低基於地理圍欄的服務的穩定性和回應速度。
有鑑於此,本發明提供一種確定地理圍欄的索引網格的方法,包括:確定圍欄的外接網格,所述外接網格為包含圍欄的最小單一網格;以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,所述索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值;將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。
本發明還提供了一種確定地理圍欄的索引網格的裝置,包括:外接網格單元,用於確定圍欄的外接網格,所述外接網格為包含圍欄的最小單一網格;網格劃分單元,用於以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,所述索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值;   索引確定單元,用於將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。   本發明提供的一種電腦設備,包括:記憶體和處理器;所述記憶體上儲存有可由處理器運行的電腦程式;所述處理器運行所述電腦程式時,執行上述確定地理圍欄的索引網格的方法所述的步驟。   本發明提供的一種電腦可讀儲存媒體,其上儲存有電腦程式,所述電腦程式被處理器運行時,執行上述確定地理圍欄的索引網格的方法所述的步驟。   由以上技術方案可見,本發明的實施例中,以圍欄的外接網格為起點,對包含圍欄邊界的網格逐層進行更細粒度的劃分,直至滿足預定精度臨限值,由於不對圍欄內部的網格做劃分,使得圍欄內部的網格可以採用較粗的粒度,在完全覆蓋圍欄和滿足精度要求的前提下極大的減少了索引網格的數量,降低了索引儲存的複雜度,加快了索引的查詢速度,改善了基於地理圍欄的服務的穩定性和回應速度。
對地理圍欄的網格索引可以基於3個指標來衡量:索引覆蓋率、索引準確率和索引網格數量。設用來表示一個地理圍欄的網格集合中集合元素的個數為N(N為自然數),也即該地理圍欄的索引網格數量為N,則該網格集合的索引覆蓋率C可以表示為式1,索引準確率P可以表示為式2:
Figure 02_image001
式1
Figure 02_image003
式2   式1和式2中,
Figure 02_image005
為所有網格索引與圍欄重合部分的面積之和,即
Figure 02_image007
,其中
Figure 02_image009
為第i個索引網格與圍欄重合部門的面積,
Figure 02_image011
SF 為圍欄的面積;SI 為所有索引網格的面積之和,即
Figure 02_image013
,其中
Figure 02_image015
為第i個索引網格的面積,
Figure 02_image011
。   本發明實施例中要解決的技術問題可以表述為:在滿足網格集合完全覆蓋圍欄(即
Figure 02_image017
)、並且索引準確率不低於預定精度臨限值
Figure 02_image019
(即
Figure 02_image021
)的條件下,降低N的大小。   在將一個地理圍欄表示為索引網格的網格集合時,集合中的索引網格可以劃分為兩類,一類是處於圍欄內的網格,即覆蓋範圍完全處在圍欄內部的網格;另一類是包含圍欄邊界的網格,即覆蓋範圍有的在圍欄內部,有的在圍欄外部。對處於圍欄內部的網格,不論這些網格的粒度是多少,都不會影響網格集合的索引準確率。網格集合的索引準確率由包含圍欄邊界的各個網格的粒度決定。可以通過增加包含圍欄邊界的網格的粒度來提高索引準確率(增加粒度即採用更為密集的網格或更細的網格),而使處於圍欄內部的網格採用較粗的粒度來降低索引網格的數量N。   因此,本發明實施例提出一種新的確定地理圍欄的索引網格的方法,以包含圍欄的最小單一網格作為圍欄的外接網格,以外接網格為反覆運算的起點,將包含圍欄邊界的網格逐層向更細粒度劃分,到網格集合的索引準確率滿足預定精度臨限值時反覆運算停止;通過只增加包含圍欄邊界的網格的粒度,而不對處於圍欄內的網格做進一步的劃分,將不同粒度的網格作為索引網格,減少了索引網格的數量,從而解決了現有技術中存在的問題。   本發明的實施例可以運行在任何具有計算和儲存能力的設備上,如手機、平板電腦、PC(Personal Computer,個人電腦)、筆記型電腦、伺服器等設備;還可以由運行在兩個或兩個以上設備的邏輯結點來實現本發明實施例中的各項功能。   本發明的實施例中,確定地理圍欄的索引網格的方法的流程如圖1所示。   步驟110,確定圍欄的外接網格。   網格系統是一種以平面子集的規則分級剖分為基礎的空間資料結構,可以基於一定的粒度體系,由粗到細逐級將某個地理區域某個地理區域劃分為若干個相互鄰接的多邊形網格,以便於進行位置資訊的表達和與位置相關的資料的管理,並使得資料的組織、分析和應用具有高效性。   網格系統通常採用一定的粒度體系來進行地理區域的劃分。每個粒度體系包括一系列由粗到細、逐級排列的粒度,劃分網格時採用的粒度決定了網格的大小。對一個採用確定粒度體系劃分的地理區域,第T(T為自然數)級粒度的一個網格由若干個面積相等的第(T+1)級粒度的網格組成。   對一個地理圍欄,包含該圍欄的最小單一網格即是該圍欄的外接網格。換言之,如果在所採用的粒度體系中,某個粒度的一個網格能夠涵蓋圍欄的全部區域,而將該網格劃分為下一級粒度後每個更細粒度網格只可能覆蓋圍欄的部分區域而不可能涵蓋全部區域,則該網格即是該圍欄的外接網格。   確定圍欄外接網格的具體方式可以參照現有技術實現,不再贅述。   步驟120,以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值。   在確定外接網格後,以外接網格作為圍欄的索引網格開始進行反覆運算,此時網格集合中只包括外接網格一個元素。計算網格集合對圍欄的索引準確率,如果低於預定精度臨限值,則將網格集合中包含圍欄邊界的網格劃分為更細粒度的網格,而對網格集合中處於圍欄內部的網格不做處理;如果劃分後某個更細粒度的網格完全處在圍欄外,則從網格集合中刪除該處於圍欄外部的網格。重複上述過程直到網格集合對圍欄的索引準確率不低於預定精度臨限值。   由於外接網格涵蓋了圍欄的全部區域,並且在反覆運算過程中,只在網格集合中刪除了完全處於圍欄外的網格,因此網格集合中的所有網格始終能夠涵蓋圍欄的全部區域,網格集合的索引覆蓋率為1。   圖2所示為本步驟的一種反覆運算處理流程的實例,具體步驟如下:   步驟201,生成網格集合,網格集合以處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格為元素。此時網格集合中只有外接網格一個元素。   步驟202,以網格集合中的所有網格作為圍欄的索引網格,按照式2計算網格集合的索引準確率。比較計算得出的索引準確率和預定精度臨限值,如果索引準確率不低於預定精度臨限值,則網格集合滿足預定精度要求,轉步驟210;否則執行步驟203。   步驟203,以網格集合中的第一個網格作為當前網格。   步驟204,判斷當前網格是否完全處於圍欄內,如果是,轉步驟208;如果否,則當前網格為包含圍欄邊界的網格,執行步驟205。   步驟205,將當前網格劃分為下一級更細粒度的網格。具體劃分為幾個下一級更細粒度的網格,由具體應用場景中所採用的粒度體系決定。   步驟206,在網格集合中,用劃分後下一級更細粒度的網格替代當前網格。也即,將當前網格從網格集合中刪除,將由當前網格劃分而得的若干個下一級更細粒度的網格添加在網格集合中。這些劃分後下一級更細粒度的網格中會有包含圍欄邊界的網格,可能有處於圍欄內部的網格,可能有處於圍欄外部的網格。   步驟207,如果由網格劃分而得的若干個下一級更細粒度的網格中,存在處於圍欄外部的網格,由於處於圍欄外的網格不會是圍欄的索引網格,不應當作為網格集合的元素,因此在網格集合中刪除劃分後處於圍欄外部的下一級網格。如果由網格劃分而得的若干個下一級更細粒度的網格中不存在處於圍欄外部的網格,則不必進行刪除。   步驟208,判斷網格集合中是否還有下一個網格,如果有,執行步驟209,繼續進行本輪反覆運算。如果網格集合中沒有下一個網格,則本輪反覆運算處理完畢,網格集合中所有包含圍欄邊界的網格都已經是更細粒度的網格,轉步驟202,通過計算網格集合的索引準確率來判斷是否需要進行下一輪次的反覆運算。   步驟209,將網格集合中的下一個網格作為當前網格,轉步驟204。   步驟210,輸出網格集合,反覆運算過程處理完畢。   需要說明的是,圖2中的流程只是反覆運算處理流程的一個例子,可以按照實際應用場景的具體情況以其他的流程來實現反覆運算過程,本發明的實施例不做限定。   回到圖1,步驟130,將網格集合中的網格作為圍欄的索引網格。   經過步驟120後,網格集合中所有包含圍欄邊界的網格都具有相同的粒度,該粒度是網格集合中所有網格粒度中最細的(最為密集的),以下稱之為下限粒度。而網格集合中處於圍欄內的網格則可能具有不同的粒度,其粒度的可能取值範圍是從外接網格粒度的下一級粒度、到下限粒度。   由於網格集合的索引準確率取決於集合中包含圍欄邊界的網格的粒度,允許集合中處於圍欄內的網格採用更大的粒度可以在滿足精度要求的前提下,減小索引網格的數量。尤其是步驟120中的反覆運算過程能夠根據圍欄的實際形狀,儘量採用更粗粒度的網格來覆蓋圍欄內的面積,在減少索引網格上具有非常好的效果。   將網格集合中的網格作為圍欄的索引網格的具體處理方式通常包括在網格集合中每個網格的索引項目下登記該圍欄對應的實體,也可以根據實際應用場景的需要採用其他方式,不做限定。   在大多數情形下,通過步驟120得到的網格集合,其索引準確率會超過預定精度臨限值。當通過步驟120得到的網格集合的索引準確率高於預定精度臨限值時,可以將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,合併的條件是使合併後的索引準確率不低於預定精度臨限值,接著在步驟130中可以將合併後網格集合中的網格作為圍欄的索引網格。這樣可以進一步減少圍欄的索引網格數量。   需要說明的是,網格的合併是指將屬於同一個較粗粒度網格的若干個較細網格以該較粗粒度網格代替,而不是取這些較細粒度網格的並集。屬於同一個較粗粒度網格的較細粒度網格有可能不都是網格集合中的元素,這種情況下同樣可以將網格集合中的一個到多個較細粒度網格合併為該較粗粒度網格。   例如,可以在網格集合中查找由同一個網格劃分而得的兩個或兩個以上、具有下限粒度的網格,將查找到的網格合併為更粗粒度的網格,接著計算合併後網格集合的索引準確率。如果低於預定精度臨限值,則停止合併,此時的網格集合為合併後的網格集合。如果不低於預定精度臨限值,則在網格集合中將合併後更粗粒度的網格代替合併前的所有網格,接著重複上述過程,查找下一組由同一個網格劃分而得的兩個或兩個以上的網格並判斷是否進行合併,直到停止合併。這個例子中的合併方式有可能能夠進一步減少索引網格數量,但通常得不出能夠最大程度減少網格索引數量的效果。   在一種實現方式中,可以通過背包問題來求解能夠最大程度減少網格索引數量的合併方式。背包問題可以描述為:給定一組物品,每種物品都有自己的重量和價格,在限定的總重量內,如何選擇才能使得物品的總價最高。在本發明的實施例中,可以將合併後包含圍欄邊界的網格作為物品,將採用該物品作為索引網格時相比於未合併時增加的圍欄外面積作為物品的重量,將採用該物品作為索引網格時相比於未合併時減少的網格數量作為物品的價值,將未合併時網格集合的索引準確率超過預定精度臨限值的部分所對應的圍欄外面積作為限定總重量,來生成背包問題,將這個背包問題的最佳解作為網格合併的結果。將網格合併的結果更新到網格集合中,即可得到合併後的網格集合,例如,可以將網格合併結果中的網格添加到網格集合中,刪除與網格合併結果中的網格覆蓋相同地理區域的所有原有網格。   在生成背包問題後,可以參照現有技術中背包問題的各種解法得到其最佳解,本發明的實施例不做限定。   以下給出一個求解背包問題的具體實現方式。設物品a是一個合併後的網格,物品1和其他網格合併後的網格也可以作為一個物品,設為物品2,則物品2是物品1的父物品,物品1是物品2的子物品。由於物品1和物品2包含有相同的地理區域,當物品1作為網格集合的元素時,物品2必定不是網格集合的元素,反之亦然。也就是說,具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內,具有父子關係的物品包括直接和間接的父子關係,例如,如果物品3是物品2的父物品,則物品1和物品3也不能同時存在於一個背包內。   在求解本實現方式中的背包問題時,可以根據物品間的父子關係構建物品的樹形層次結構,接著以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉背包問題的所有背包狀態;求解每種背包狀態的答案,所有答案中的最佳答案即是背包問題的最佳解。   具體而言,可以將下限粒度(即合併前網格集合中最密集網格的粒度)為當前粒度的起點,逐層將網格集合中當前粒度的網格合併為更粗粒度的網格,將每個合併後的網格作為一個物品,確定每個物品的重量和價值,直至將所有網格合併為外接網格。按照物品間的父子關係可以生成物品的樹形層次結構,該樹形層次結構的葉子結點(即沒有後續結點的結點)為由下限粒度的網格合併而成的網格,根結點(即沒有前驅結點的結點)為外接網格。   在構建出物品的樹形層次結構後,確定作為樹形層次結構中葉子結點的每個物品的背包狀態。以作為葉子結點的子物品為起點,以父物品的所有子物品的背包狀態的笛卡爾積與父物品本身的交集,作為所述父物品的背包狀態,直至反覆運算得出外接網格對應的所述樹形層次結構中根結點的背包狀態。換言之,採用式3從作為葉子結點的子物品開始,在樹形層次結構中逐級向上計算其父物品的背包狀態直到計算出根結點的背包狀態:
Figure 02_image023
式3   式3中,
Figure 02_image025
為父物品的背包狀態,
Figure 02_image027
為父物品,
Figure 02_image029
為第i個子物品的背包狀態,k 為父物品的子物品個數。   在反覆運算計算出作為根結點的父物品,即外接網路的背包狀態後,該外接網格的所有背包狀態就是背包問題的所有背包狀態。每個背包狀態都可以看做一個基礎背包問題,根據現有技術中基礎背包問題的解決辦法可以得到每個背包狀態的答案,所有背包狀態的答案中最佳的一個,即為該背包問題的最佳解。將本實現方式中背包問題的最佳解作為網格集合中網格合併的結果,即可得到在滿足預定精度臨限值的條件下,該圍欄的最少數量的索引網格。   可見,本發明的實施例中,以包含圍欄的最小單一網格作為圍欄的外接網格,以圍欄的外接網格為起點,對包含圍欄邊界的網格逐層進行更細粒度的劃分,直至滿足預定精度臨限值;通過只增加包含圍欄邊界的網格的粒度,而不對處於圍欄內的網格做進一步的劃分,將不同粒度的網格作為索引網格,極大的減少了索引網格的數量,降低了索引儲存的複雜度,加快了索引的查詢速度。   進一步的,對索引準確度超過預定精度臨限值的網格集合,利用背包問題模型來將網格集合中的部分網格合併更粗粒度的網格,通過構建背包問題的樹形結構層次來求得最佳解,從而在滿足索引精度要求的前提下將索引數量降到最低。   在本發明的一個應用實例中,採用圖3所示的流程來得到地理圍欄的索引網格,要求這些索引網格能夠100%覆蓋圍欄的區域,並且索引準確率不低於預定精度臨限值。以下以一個名為Geof-Demo的地理圍欄為例進行說明。   步驟310,確定圍欄的外接網格。Geof-Demo地理圍欄及確定的外接網格如圖4所示。   步驟320,以外接網格為元素構成網格集合,將網格集合中包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直到劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值。   設Geof-Demo所採用的粒度體系為每細化一個粒度,將原有網格劃分為4個相等的網格,則從Geof-Demo外接網格開始,前4次劃分後網格的分佈如圖5所示,設經過4次劃分後,網格集合的索引準確率超過了預定精度臨限值,則劃分停止,此時網格集合中的所有元素為圖5中灰色背景的網格,其中包含Geof-Demo邊界的網格都具有相同的粒度,也是網格集合中所有網格的最細粒度(即下限粒度),而處於Geof-Demo邊界內的網格則具有不同的粒度。圖5中白色背景的網格為處於圍欄外,在劃分過程中被從網格集合中刪除的網格。   步驟330,判斷網格集合的索引準確率等於預定精度臨限值,如果相等,則轉步驟360;如果索引準確率大於預定精度臨限值,執行步驟340。   步驟340,以合併後包含圍欄邊界的網格作為物品,以該物品作為索引網格時相比於未合併時增加的圍欄外面積作為物品的重量,以該物品作為索引網格時相比於未合併時減少的網格數量作為物品的價值,將未合併時網格集合的索引準確率超過預定精度臨限值的部分所對應的圍欄外面積作為限定總重量,生成背包問題。   從網格集合中具有下限粒度的包含圍欄邊界的網格開始,逐層合併為更粗粒度的網格,以每個合併後的網格為物品,確定物品的重量和價值。按照合併的層次結構確定物品的父子關係,構建背包問題的樹形層次結構。   以圖6中右上角所示的具有下限粒度的網格d1、d2、d3、e1、f1、f2和f3為例,d1、d2和d3可以合併為一個更粗粒度的網格,以該網格為物品d;e1可以合併為一個更粗粒度的網格,以該網格為物品e;f1、f2和f3可以合併為一個更粗粒度的網格,以該網格為物品f。將物品d作為索引網格,與網格集合未進行合併時相比,增加的圍欄外面積為1個下限粒度網格,減少的索引網格數量為2,可得物品d的重量w=1、價值p=2;類推可得到物品e的重量w=3、價值p=0,物品f的重量w=1、價值p=2。   繼續向更粗粒度進行網格的合併,d可以與網格集合中的其他網格合併為一個更粗粒度的網格,以該網格為物品b(圖6中以虛線框表示),物品b為物品d的父物品;e和f可以與網格集合中的其他網格合併為一個更粗粒度的網格,以該網格為物品c(圖6中以虛線框表示),物品c為物品e、物品f的父物品。將物品b作為索引網格,與網格集合未進行合併時相比,增加的圍欄外面積為1個下限粒度網格,減少的索引網格數量為5,可得物品b的重量w=1、價值p=5;類推可得到物品c的重量w=8、價值p=4。物品b和物品c還可以與網格集合中的其他網格合併為一個更粗粒度的網格,以該網格為物品a,物品a的重量w=9、價值p=12。以此類推,直至合併到Geof-Demo的外接網格。   根據合併時物品間的父子關係,可以得到從由下限粒度的網格合併而成的物品(如物品d)、直到外接網格的樹形層次結構。以上述物品a到物品f為例,按照合併時物品間的父子關係,可以得到圖7所示的樹形層次結構。需要說明的是,圖7所示的樹形層次結構只是Geof-Demo樹形層次結構的一個子樹。   步驟350,按照物品的樹形層次結構,以包含相同地理區域的物品(即具有直接或間接父子關係的物品)不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉背包問題的所有背包狀態,求解每個背包狀態的答案,以所有答案中的最佳解作為網格合併的結果。   以樹形層次結構的葉子結點(即由下限粒度的網格合併而得的物品)的狀態開始,按照式3進行反覆運算,直到得到外接網格的狀態,即為背包問題的所有背包狀態。   以圖7所示的子樹為例,先確定作為葉子結點的物品d、物品e和物品f的狀態:物品d的狀態D={d} ,物品d的狀態E={e} ,物品f的狀態F={f} 。根據式3計算物品b的狀態B=b+D={{b},{d}} ,物品c的狀態C=c+E◊F={c,{e,f}} 。再計算物品a的狀態A=a+B◊C={a,{b,c},{b,e,f},{d,c},{d,e,f}} 。繼續類推可以得到外接網格的狀態。   每一個外接網格的狀態是一個基礎背包問題,可按照現有技術得到其答案。取所有狀態的答案中最佳的一個,作為網格合併的結果。按照網格合併的結果更新網格集合。   步驟360,以網格集合中的網格作為圍欄的索引網格。Geof-Demo最終的網格集合中的網格如圖8所示。   在將本應用實例中的方法應用於實踐後,與現有技術中採用單一粒度索引網格相比,取得了顯著的效果。以包括寫字樓、社區、商場、機場、醫院等圍欄的地理區域為物件,對比結果如表1所示:
Figure 02_image031
可見,在準確率更高的情況下,本應用實例的索引數量比單一粒度索引網格減少了30多倍。更高的索引準確率,使圍欄服務的位置判斷更加精準,提高服務效果並且降低打擾率;更少的索引數量,使索引資料佔用的儲存空間更小,從而提高服務建設所依賴的環境,提高服務的魯棒性和靈活性。   與上述流程實現對應,本發明的實施例還提供了一種確定地理圍欄的索引網格的裝置。該裝置均可以通過軟體實現,也可以通過硬體或者軟硬體結合的方式實現。以軟體實現為例,作為邏輯意義上的裝置,是通過所在設備的CPU(Central Process Unit,中央處理器)將對應的電腦程式指令讀取到記憶體中運行形成的。從硬體層面而言,除了圖9所示的CPU、記憶體以及儲存器之外,確定地理圍欄的索引網格的裝置所在的設備通常還包括用於進行無線訊號收發的晶片等其他硬體,和/或用於實現網路通訊功能的板卡等其他硬體。   圖10所示為本發明實施例提供的一種確定地理圍欄的索引網格的裝置,包括外接網格單元、網格劃分單元和索引確定單元,其中:外接網格單元用於確定圍欄的外接網格,所述外接網格為包含圍欄的最小單一網格;網格劃分單元用於以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,所述索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值;索引確定單元用於將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。   一種實現方式中,所述裝置還包括:網格合併單元,用於在網格集合的索引準確率高於預定精度臨限值時,將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,使合併後的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述索引確定單元具體用於:將合併後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。   上述實現方式中,所述網格合併單元將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,使合併後的索引準確率不低於預定精度臨限值,包括:將合併後包含圍欄邊界的網格作為物品,將採用所述物品作為索引網格時相比於未合併時增加的圍欄外面積作為物品的重量,將採用所述物品作為索引網格時相比於未合併時減少的網格數量作為物品的價值,將未合併時網格集合的索引準確率超過預定精度臨限值的部分所對應的圍欄外面積作為限定總重量,生成背包問題,將所述背包問題的最佳解作為網格合併的結果;所述索引確定單元具體用於:按照網格合併的結果更新網格集合,將更新後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。   一個例子中,所述網格合併單元將背包問題的最佳解作為網格合併的結果,包括:構建所述背包問題物品的樹形層次結構,所述樹形層次結構中父物品由其子物品合併而成;以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉所述背包問題的所有背包狀態;求解每種背包狀態的答案,以所有答案中的最佳答案作為所述背包問題的最佳解。   上述例子中,所述網格合併單元構建背包問題物品的樹形層次結構,包括:以下限粒度為當前粒度的起點,逐層將網格集合中當前粒度的網格合併為更粗粒度的網格,並以每個合併後的網格為一個物品,確定所述物品的重量和價值,直至將所有網格合併為外接網格;按照物品間的父子關係生成物品的樹形層次結構;所述下限粒度為合併前網格集合中最密集網格的粒度。   上述例子中,所述網格合併單元以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉所述背包問題的所有背包狀態,包括:確定作為所述樹形層次結構中葉子結點的每個物品的背包狀態;以作為葉子結點的子物品為起點,以父物品的所有子物品的背包狀態的笛卡爾積與父物品本身的交集作為所述父物品的背包狀態,直至反覆運算得出所述樹形層次結構中根結點對應的外接網格的背包狀態,即為所述背包問題的所有背包狀態。   本發明的實施例提供了一種電腦設備,該電腦設備包括記憶體和處理器。其中,記憶體上儲存有能夠由處理器運行的電腦程式;處理器在運行儲存的電腦程式時,執行本發明實施例中確定地理圍欄的索引網格的方法的各個步驟。對確定地理圍欄的索引網格的方法的各個步驟的詳細描述請參見之前的內容,不再重複。   本發明的實施例提供了一種電腦可讀儲存媒體,該儲存媒體上儲存有電腦程式,這些電腦程式在被處理器運行時,執行本發明實施例中確定地理圍欄的索引網格的方法的各個步驟。對確定地理圍欄的索引網格的方法的各個步驟的詳細描述請參見之前的內容,不再重複。   以上所述僅為本發明的較佳實施例而已,並不用以限制本發明,凡在本發明的精神和原則之內,所做的任何修改、等同替換、改進等,均應包含在本發明保護的範圍之內。   在一個典型的配置中,計算設備包括一個或多個處理器(CPU)、輸入/輸出介面、網路介面和記憶體。   記憶體可能包括電腦可讀媒體中的非永久性記憶體,隨機存取記憶體 (RAM)和/或非揮發性記憶體等形式,如唯讀記憶體(ROM)或快閃記憶體(flash RAM)。記憶體是電腦可讀媒體的實例。   電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括,但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可抹除可程式設計唯讀記憶體 (EEPROM)、快閃記憶體或其他記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、磁盒式磁帶,磁帶磁磁片儲存或其他磁性存放裝置或任何其他非傳輸媒體,可用於儲存可以被計算設備存取的資訊。按照本文中的界定,電腦可讀媒體不包括暫態電腦可讀媒體(transitory media),如調變的資料訊號和載波。   還需要說明的是,術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素,而且還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下,由語句“包括一個……”限定的要素,並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。   本領域技術人員應明白,本發明的實施例可提供為方法、系統或電腦程式產品。因此,本發明可採用完全硬體實施例、完全軟體實施例或結合軟體和硬體態樣的實施例的形式。而且,本發明可採用在一個或多個其中包含有電腦可用程式碼的電腦可用儲存媒體(包括但不限於磁碟記憶體、CD-ROM、光學記憶體等)上實施的電腦程式產品的形式。
110‧‧‧步驟120‧‧‧步驟130‧‧‧步驟201~210‧‧‧步驟310‧‧‧步驟320‧‧‧步驟330‧‧‧步驟340‧‧‧步驟350‧‧‧步驟360‧‧‧步驟
圖1是本發明實施例中一種確定地理圍欄的索引網格的方法的流程圖;   圖2是本發明實施例中一種網格劃分反覆運算過程實例的流程圖;   圖3是本發明應用實例中一種確定地理圍欄的索引網格的方法的流程圖;   圖4是本發明應用實例中Geof-Demo圍欄的邊界及其外接網格示意圖;   圖5是本發明應用實例中Geof-Demo的網格劃分結束時網格集合中所有網格的示意圖;   圖6是本發明應用實例中Geof-Demo的網格合併方式的示意圖;   圖7是本發明應用實例中Geof-Demo的物品樹形層次結構的一個子樹的示意圖;   圖8是本發明應用實例中Geof-Demo的索引網格示意圖;   圖9是運行本發明實施例的設備的一種硬體結構圖;   圖10是本發明實施例中一種確定地理圍欄的索引網格的裝置的邏輯結構圖。

Claims (12)

  1. 一種確定地理圍欄的索引網格的方法,包括:確定圍欄的外接網格,所述外接網格為包含圍欄的最小單一網格;以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,所述索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值;將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格;如果網格集合的索引準確率高於預定精度臨限值,將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,使合併後的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格,包括:將合併後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。
  2. 根據申請專利範圍第1項所述的方法,所述將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,使合併後的索引準確率不低於預定精度臨限值,包括:將合併後包含圍欄邊界的網格作為物品,將採用所述物品作為索引網格時相比於未合併時增加的圍欄外面積作為物品的重量,將採用所述物品作為索引網格時相比於未合併時 減少的網格數量作為物品的價值,將未合併時網格集合的索引準確率超過預定精度臨限值的部分所對應的圍欄外面積作為限定總重量,生成背包問題,將所述背包問題的最佳解作為網格合併的結果;所述將合併後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格,包括:按照網格合併的結果更新網格集合,將更新後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。
  3. 根據申請專利範圍第2項所述的方法,所述將背包問題的最佳解作為網格合併的結果,包括:構建所述背包問題物品的樹形層次結構,所述樹形層次結構中父物品由其子物品合併而成;以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉所述背包問題的所有背包狀態;求解每種背包狀態的答案,以所有答案中的最佳答案作為所述背包問題的最佳解。
  4. 根據申請專利範圍第3項所述的方法,所述構建背包問題物品的樹形層次結構,包括:以下限粒度為當前粒度的起點,逐層將網格集合中當前粒度的網格合併為更粗粒度的網格,並以每個合併後的網格為一個物品,確定所述物品的重量和價值,直至將所有網格合併為外接網格;按照物品間的父子關係生成物品的樹形層次結構;所述下限粒度為合併前網格集合中最密集網格的粒度。
  5. 根據申請專利範圍第3項所述的方法,所述以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉所述背包問題的所有背包狀態,包括:確定作為所述樹形層次結構中葉子結點的每個物品的背包狀態;以作為葉子結點的子物品為起點,以父物品的所有子物品的背包狀態的笛卡爾積與父物品本身的交集作為所述父物品的背包狀態,直至反覆運算得出所述樹形層次結構中根結點對應的外接網格的背包狀態,即為所述背包問題的所有背包狀態。
  6. 一種確定地理圍欄的索引網格的裝置,包括:外接網格單元,用於確定圍欄的外接網格,所述外接網格為包含圍欄的最小單一網格;網格劃分單元,用於以外接網格為起點,將包含圍欄邊界的網格逐層劃分為更細粒度的網格,直至劃分後網格集合的索引準確率不低於預定精度臨限值;所述網格集合由處於圍欄內的網格和包含圍欄邊界的網格組成,所述索引準確率為圍欄面積與網格集合中所有網格面積之和的比值;索引確定單元,用於將網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格;網格合併單元,用於在網格集合的索引準確率高於預定精度臨限值時,將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,使合併後的索引準確率不低於 預定精度臨限值;所述索引確定單元具體用於:將合併後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。
  7. 根據申請專利範圍第6項所述的裝置,所述網格合併單元將網格集合中的部分網格合併為包含圍欄邊界的更粗粒度的網格,使合併後的索引準確率不低於預定精度臨限值,包括:將合併後包含圍欄邊界的網格作為物品,將採用所述物品作為索引網格時相比於未合併時增加的圍欄外面積作為物品的重量,將採用所述物品作為索引網格時相比於未合併時減少的網格數量作為物品的價值,將未合併時網格集合的索引準確率超過預定精度臨限值的部分所對應的圍欄外面積作為限定總重量,生成背包問題,將所述背包問題的最佳解作為網格合併的結果;所述索引確定單元具體用於:按照網格合併的結果更新網格集合,將更新後網格集合中的網格作為所述圍欄的索引網格。
  8. 根據申請專利範圍第7項所述的裝置,所述網格合併單元將背包問題的最佳解作為網格合併的結果,包括:構建所述背包問題物品的樹形層次結構,所述樹形層次結構中父物品由其子物品合併而成;以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉所述背包問題的所有背包狀態;求解每種背包狀態的答案,以所有答 案中的最佳答案作為所述背包問題的最佳解。
  9. 根據申請專利範圍第8項所述的裝置,所述網格合併單元構建背包問題物品的樹形層次結構,包括:以下限粒度為當前粒度的起點,逐層將網格集合中當前粒度的網格合併為更粗粒度的網格,並以每個合併後的網格為一個物品,確定所述物品的重量和價值,直至將所有網格合併為外接網格;按照物品間的父子關係生成物品的樹形層次結構;所述下限粒度為合併前網格集合中最密集網格的粒度。
  10. 根據申請專利範圍第8項所述的裝置,所述網格合併單元以具有父子關係的物品不能同時存在於一個背包內作為約束條件,列舉所述背包問題的所有背包狀態,包括:確定作為所述樹形層次結構中葉子結點的每個物品的背包狀態;以作為葉子結點的子物品為起點,以父物品的所有子物品的背包狀態的笛卡爾積與父物品本身的交集作為所述父物品的背包狀態,直至反覆運算得出所述樹形層次結構中根結點對應的外接網格的背包狀態,即為所述背包問題的所有背包狀態。
  11. 一種電腦設備,包括:記憶體和處理器;所述記憶體上儲存有可由處理器運行的電腦程式;所述處理器運行所述電腦程式時,執行如申請專利範圍第1到5項中任意一項 所述的步驟。
  12. 一種電腦可讀儲存媒體,其上儲存有電腦程式,所述電腦程式被處理器運行時,執行如申請專利範圍第1到5項中任意一項所述的步驟。
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