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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种有向路网上误差受限的希尔伯特树学习索引构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119396835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411542870.1，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种有向路网上误差受限的希尔伯特树学习索引构建方法是由韩京宇;陈进;晏鑫鑫;张怡婷设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有向路网上误差受限的希尔伯特树学习索引构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机应用领域，公开了一种有向路网上误差受限的希尔伯特树学习索引构建方法，该方法将时空样本投影到位置‑时间网格中，基于希尔伯特曲线对网格的单元格进行排序，然后将排序后的样本划分为逻辑块存储到磁盘中，同时建立一个根据希尔伯特曲线序号划分节点的二叉树，表征希尔伯特序号与逻辑块的映射关系，保证叶子节点的映射误差小于规定误差。本发明根据希尔伯特曲线划分二维空间，保证了位置‑时间网格内的轨迹数据分布均匀，通过误差有界保证查询数据的全召回，从而提升倾斜数据上的查询性能。

本发明授权一种有向路网上误差受限的希尔伯特树学习索引构建方法在权利要求书中公布了：1.一种有向路网上误差受限的希尔伯特树学习索引构建方法，其特征在于：所述希尔伯特树学习索引构建方法包括以下步骤： 步骤1、将一组有向路网上的时空样本投影到位置-时间网络中，在二维平面递归划分位置-时间网格； 步骤2、调整位置-时间网格的行数、列数，用一条k阶的希尔伯特曲线遍历所述位置-时间网格内的所有单元格，对所有时空样本进行排序，给每个单元格分配唯一的希尔伯特序号； 步骤3、将排序后的时空样本划分为一系列的逻辑块保存在磁盘上，保证每个逻辑块中样本数目小于或者等于设定的阈值，然后为每个逻辑块分配逻辑块号，以在后续的索引构建中使用； 步骤4、为时空样本建立误差受限的希尔伯特树模型，作为轨迹点存放位置的预测器，训练时输入的是时空样本在位置-时间网格中的希尔伯特序号，输出是存储的逻辑块号，保证预测的误差值在给定的误差范围内；其中，为时空样本建立误差受限的希尔伯特树模型，具体包括以下步骤： 步骤4.1、为时空样本集构建一棵希尔伯特树，它是一棵具有内部节点和叶子节点的二叉树，每个时空样本对应了一个训练实例，希尔伯特树模型输入代表轨迹点对应的希尔伯特序号值，输出代表轨迹点所在的逻辑块号，二叉树中的内部节点存储一个希尔伯特序号阈值，用于将样本分为左集和右集，叶子节点包含一个线性模型，用于表征数据的逻辑块号分布，叶子节点中时空样本的逻辑块序号被预测为： ， 预测误差为 ， 其中：为线性模型的斜率，为线性模型的截距，为轨迹点对应的希尔伯特序号，为轨迹点所在的逻辑块号； 步骤4.2、设置一个最大误差阈值，对包含个时空样本的样本集采用梯度下降法计算线性函数的和，梯度为： ， 接着，在时空样本集上通过公式 ， 调整的值大小； 步骤4.3、计算目前样本集上的最大预测误差： ， 步骤4.4、在样本集上计算拟合函数M，并计算误差，将与最大误差阈值比较，如果，不需要划分子树，如果，取样本集上相邻样本点的希尔伯特序号均值生成阈值集合，然后遍历阈值集合，遍历时以该阈值作为二叉树的内部节点的希尔伯特序号，将二叉树分为左右子树，分别计算左右子树的拟合函数M和对应最大误差，当左右子树的最大误差均小于最大误差阈值且误差平方和最小时，停止遍历集合并根据目前的希尔伯特序号阈值形成二叉树的左右子树，在左子树和右子树重复步骤4.4，直到所有区域的误差均小于。

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