传统Top-k空间关键字查询忽略了兴趣对象周围的基础设施属性对于用户偏好的影响,针对该问题,研究了基于影响区域约束关系的Top-k空间关键字偏好查询问题,设计了一种基于贪心策略的最近邻算法GS-NNA(Greedy Strategy based Nearest Neigh...传统Top-k空间关键字查询忽略了兴趣对象周围的基础设施属性对于用户偏好的影响,针对该问题,研究了基于影响区域约束关系的Top-k空间关键字偏好查询问题,设计了一种基于贪心策略的最近邻算法GS-NNA(Greedy Strategy based Nearest Neighbor Algorithm)。该算法采用R^*-tree和倒排文件两种索引结构,结合贪心思想和最近邻算法,每次选择分值最高的兴趣对象作为候选结果集,并利用阈值判定条件对R^*-tree进行剪枝。实验结果表明,GS-NNA算法与现有相关算法相比,有效提高了查询效率。展开更多
