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题名Top-k集合空间关键字近似查询方法
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作者
孟祥福
王丹丹
张霄雁
贾江浩
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
辽宁工程技术大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第23期104-116,共13页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61772249)。
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文摘
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。
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关键词
集合空间关键字
关联访问度
VP-Tree
局部邻域
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Keywords
collective spatial keyword query
associative accessibility
VP-Tree
local neighborhood
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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