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时间依赖路网高效k最近邻查询混搭机制的研究
时空查询(如κ最近邻查询)被广泛地使用在基于位置服务(LBS)中,例如查找离我最近的五家饭店。尽管在路网中两点间的行驶时间非常重要,但已有时空查询的距离度量大部分都是基于物理距离,即欧几里得距离或网络距离,而这种距离度量并不能反映出行驶时间。
但相对于物理距离,行驶时间具有高度动态性。路网中两点之间的行驶时间很难被实时而又准确预测。
获取行驶时间最佳的方式是实时监控道路的交通状况,如部署摄像头、传感器以及收集车辆GPS信息等。然而,并不是每一个LBS提供者都有能力完成这种高代价的部署。
因此本文中,我们为LBS提供者设计出了一个服务器端的地图混搭机制。采用这种地图混搭机制,LBS提供者利用从互联网地图服务商(如谷歌地图、必应地图、雅虎地图和百度地图等)获取的行驶时间和路径信息并结合本地数据来有效地处理来自用户的各种基于行驶时间的时空查询请求。
互联网地图服务商拥有足够的财力和实力,通过多渠道收集数据(如实时交通状况和历史交通数据等)以计算或估算路网中给定两点间的行驶时间和路径信息。但是由于从互联网地图服务商获取数据的高代价性以及局限性,本文提 ...

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关键词：时间依赖 地图服务 准确预测 位置服务 谷歌地图