一种基于群组的反向k排名查询算法

近年来,随着偏好查询主体视角的变化,对于反向排名的查询成为研究热点.反向k排名查询以产品作为主体,为给定的产品查询对其而言最优的k个用户,这在产品推荐、商业评估等方面有着非常重要的应用.然而,针对多产品点查询的问题,现有的方法在结果集质量和查询效率上都存在一定的不足.为此,本文提出了一种基于群组的反向k排名查询算法GP-Rkr.该方法首先通过动态阈值调整,对查询点集合进行有效分割;在此基础上,给出了一种层次网格索引结构LG-Index,并基于该索引结构在数据集上进行裁剪和过滤,采用层次渐进式的求解策略,进一步优化查询效率.最后,在人造数据和真实数据集上进行了实验.实验结果表明,本文提出的查询方法能够有效提高结果集质量,并且具有更好的查询效率.