基于主题模型的位置感知订阅发布系统

摘要：

随着移动互联网的迅速发展和智能手机的普及,基于位置感知的订阅发布系统在工业界和学术界引起了广泛重视.现有系统主要处理海量空间数据下订阅与事件的查询匹配问题,其匹配模型主要是基于空间关键字之间的相似性,鲜有研究考虑语义相关性.为了探索并实现订阅发布系统在语义上的查询与匹配,提出了一种基于主题模型的位置感知订阅发布系统.首先,该系统利用主题模型对订阅发布系统中的关键字进行主题映射.然后,设计了一种两步分区索引结构RPTM-trees,并使用该索引结构为订阅的主题集合和空间信息建立索引.RPTM-trees根据主题集合的主题个数及关键主题对订阅进行两步分区索引,使其对订阅的分区能力更强,从而显著提升查询匹配的效率.最后,在高流速的事件流、千万级订阅数据集上进行了实验,实验结果表明所提方案是稳定和高效的.

关键词：订阅/发布、概率主题模型、主题映射、索引

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61672372,61440053,61472268,61472211;江苏省高校"青蓝工程"优秀青年骨干教师培养项目,江苏高等学校优秀科技创新团队资助项目资助

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：165-170