基于全局区间误差的学习型时空索引方法、装置及介质

摘要

本发明公开了一种基于全局区间误差的学习型时空索引方法、装置及介质。该索引方法分为索引模型构建与基于索引模型的范围检索两大流程，是一种多向学习型时空索引。索引模型构建时需要对重复数据进行聚合，然后将数据转化为均匀分布，再对索引模型进行训练；基于索引模型的范围检索时，需要将检索范围转化至均匀分布数据空间，再对各个维度独立进行位置分布范围检索，最后将各个维度的位置分布范围交叉比对，确定最终的多维检索返回结果。该索引方法相较于常用时空树形索引具有更优的时空范围检索性能，特别是索引模型构建流程中的重复数据聚合操作与数据空间转换操作，对于其优越性起到了有效地提升作用。