地理社交网络中基于K近邻的兴趣组查询

摘要：

为满足地理社交网络平台中用户对附近区域内具有相同兴趣的其他用户的查找需求,提出一种新型空间查询——基于K近邻的兴趣组查询(K-Nearest Neighbor Based Interest Group Query,KNNIG).与基于距离约束的传统空间K近邻查询不同,KNNIG查询还加入了基于查询关键字的兴趣值约束,并在此基础上提出了D-I评价函数.查询结果为分值最高的用户集合.此外,提出了3种查询处理算法:基本KNNIG查询处理算法(KNNIG-G)、KNNIG查询的优化算法(KNNIG-G*)以及基于网格的距离松弛算法(KNNIG-DR).在KNNIG-G基础上,KNNIG-G*和KNNIG-DR分别通过空间剪枝和距离松弛策略,在可容忍误差范围内有效地减少了计算开销,提高了查询效率.在真实数据集上进行的实验验证了所提算法的可行性与有效性.

关键词：地理社交网络、K近邻、兴趣组、剪枝、网格

所属期刊栏目：44

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61402093,61402213;教育部中央高校基本科研业务费N141604001;辽宁省自然科学基金2015020018

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：200-207