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距離 vs 復(fù)雜性：大數(shù)據(jù)幫你導(dǎo)航_大數(shù)據(jù)培訓(xùn)
2015-03-05
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距離 vs 復(fù)雜性：大數(shù)據(jù)幫你導(dǎo)航_大數(shù)據(jù)培訓(xùn)


傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法一般基于最短旅行距離或時(shí)間來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。然而空間認(rèn)知學(xué)方面的大量研究已表明，人們?cè)谶x擇路徑時(shí)，其他的一些因素往往發(fā)揮著重要的作用。例如在實(shí)際中，當(dāng)本地人為外地游客指路時(shí)，常常舍棄那些難走、難認(rèn)的道路，而選擇給出那些容易走（例如較少轉(zhuǎn)彎）的簡(jiǎn)單路徑，即便距離并非最短。

 

在空間數(shù)據(jù)庫(kù)的研究中，道路網(wǎng)絡(luò)上最近鄰的查找（如“離此處最近的郵局“）是一個(gè)重要的研究問(wèn)題，因?yàn)樗歉鞣N基于位置服務(wù)的基石。在給定出發(fā)點(diǎn)和多個(gè)可能的候選目的地的情況下，當(dāng)路徑選擇的標(biāo)準(zhǔn)從旅行距離變?yōu)橥ㄐ袕?fù)雜度時(shí)，“最易到達(dá)鄰”的新概念可視為最近鄰的自然延伸。它的查找對(duì)于在陌生的城市環(huán)境中旅行的人們大有幫助。

 

電子科技大學(xué)，大數(shù)據(jù)研究中心，數(shù)據(jù)挖掘與推理研究所邵杰教授和澳大利亞墨爾本大學(xué)的合作者一起，通過(guò)融合空間認(rèn)知學(xué)的方法來(lái)分析空間簇集的效應(yīng)和地標(biāo)物的效應(yīng)，從而對(duì)通行復(fù)雜度這一因素加以建模，實(shí)現(xiàn)了對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)上最易到達(dá)鄰的高效查詢處理。通過(guò)對(duì)墨爾本市道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（包括市中心密集網(wǎng)格狀區(qū)域，以及市郊稀疏道路區(qū)域）上的超過(guò)1000萬(wàn)條的大量路徑測(cè)試實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，最簡(jiǎn)單路徑的旅行距離平均只比最短路徑增長(zhǎng)15.8%，93.2%的最簡(jiǎn)單路徑比相應(yīng)的最短路徑增長(zhǎng)的距離小于50%。近期在ACMInternational Conference on Information and Knowledge Management上發(fā)表的文章進(jìn)一步用真實(shí)用戶研究的方式驗(yàn)證了最易到達(dá)鄰的實(shí)際使用效果：83.3%的受訪用戶表示，偏向于選擇去到最易到達(dá)鄰，而非選擇實(shí)際旅行距離最短的最近鄰作為他們的目的地。此外，在墨爾本市道路網(wǎng)絡(luò)上隨機(jī)選取出發(fā)點(diǎn)的大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最近鄰相比最易到達(dá)鄰的距離平均雖然增長(zhǎng)16.2%，但通行復(fù)雜度僅為最近鄰的42.3%。該研究還展示了導(dǎo)航系統(tǒng)如何同時(shí)兼顧旅行距離以及通行復(fù)雜度，為旅行者提供更佳的路徑建議。

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