寻找 Top-k 最优序列路径——完整版
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2018-02-23 v1 数据结构与算法
摘要
受物流与出行即服务等许多实际应用的推动，我们研究大型通用图上的 top-k 最优序列路径（KOSR）查询，其中边权可能不满足三角不等式，例如以通行时间为边权的道路网络图。KOSR 查询力求找到从给定源点到给定终点的 top-k 最优路径（即总代价 top-k 最小的路径），这些路径必须按特定顺序（例如先经加油站，再经餐厅，然后经购物中心）访问若干具有特定顶点类别（例如加油站、餐厅和购物中心）的顶点。为高效找到 top-k 最优序列路径，我们提出两种算法 PruningKOSR 和 StarKOSR。在 PruningKOSR 中，我们定义两条部分探索路径间的主导关系。可被其他部分探索路径主导的部分探索路径被推迟扩展，从而缩小搜索空间并提高效率。在 StarKOSR 中，我们通过以 A* 方式扩展路径进一步提高效率。借助为通用图设计的启发式估计，可估计部分探索路径到终点的代价，从而尽早找到合格的完整路径。此外，我们通过引入 Hop Labeling（一种用于最短路径查询的有效标签索引技术）来进一步提高效率，展示了所提算法的高可扩展性。在多个真实图上的大量实验表明，所提方法显著优于基线方法。此外，当 k=1 时，StarKOSR 也优于最优序列路径查询的最先进方法。
引用
@article{arxiv.1802.08014,
title = {Finding Top-k Optimal Sequenced Routes -- Full Version},
author = {Huiping Liu and Cheqing Jin and Bin Yang and Aoying Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08014},
year = {2018}
}