Top-k集合空间关键字近似查询方法

摘要：

近年来,带有位置和文本信息的空间-文本数据的规模迅速增长,以空间-文本数据为背景的空间关键字查询技术得到广泛的研究与应用.现有大多数空间关键字查询方法通常以单个空间对象作为查询结果的基本单元,最近有少数研究工作提出以一组空间对象作为查询结果的基本单元,这组空间对象联合满足用户的查询需求,但却没有考虑组内空间对象之间的关联关系.针对上述问题,提出一种top-k集合空间关键字近似查询方法.提出一种基于关联规则的空间对象之间的关联访问度评估方法,设计了一种结合距离和组内空间对象关联访问度的评分函数;提出了一种基于VP-Tree的剪枝策略,用于快速搜索空间对象的局部邻域,进而加快查询匹配速度;利用评分函数计算候选空间对象组合的得分,并以此选取top-k组空间对象作为查询结果.实验结果表明,提出的空间对象关联度评估方法具有较高的准确性,提出的剪枝策略具有较高的执行效率,获取的top-k组空间对象具有较高的用户满意度.

关键词：集合空间关键字、关联访问度、VP-Tree、局部邻域

所属期刊栏目：58

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61772249

在线出版日期：2022-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：104-116