【摘要】：隨著地理位置定位技術(shù)的蓬勃發(fā)展,基于在線位置服務(wù)技術(shù)的應(yīng)用也越來越多.提出一種查詢類型——反向空間偏好top-k查詢.類似于傳統(tǒng)的反向空間top-k查詢,對于給定的空間查詢對象,該查詢返回使該對象滿足top-k屬性得分的那些用戶.但不同的是,該對象的屬性不是自身具有的特性,而是通過計(jì)算該對象與其他偏好對象之間的空間關(guān)系(如距離)而確定.這種查詢在市場分析等許多重要領(lǐng)域具有需求,例如,根據(jù)查詢結(jié)果,分析出某個(gè)地區(qū)中某個(gè)設(shè)施受歡迎的程度.但是,由于大量空間對象的存在導(dǎo)致對象之間空間關(guān)系的計(jì)算代價(jià)非常高,如何實(shí)時(shí)地計(jì)算出對象的空間屬性得分,給查詢處理帶來很大的挑戰(zhàn).針對該問題提出優(yōu)化的查詢處理算法包括:數(shù)據(jù)集剪枝、數(shù)據(jù)集批量處理、基于權(quán)重的用戶分組等策略.通過理論分析和充分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明了所提出方法的有效性.與普通方法相比,這些方法能夠大幅度提高查詢處理的執(zhí)行時(shí)間和I/O效率.
[Abstract]:With the rapid development of geographical location technology, the application of online location service technology is more and more. A query type, reverse space preference top-k query, is proposed. Similar to the traditional reverse spatial top-k query, for a given spatial query object, the query returns those users who make the object satisfy the score of the top-k attribute. The difference is that the property of the object is not its own property, but is determined by calculating the spatial relationship between the object and other preference objects (such as distance). This kind of query has the demand in many important fields such as market analysis, for example, based on the results of the query, the popularity of a certain facility in a certain area is analyzed. However, due to the existence of a large number of spatial objects, the computation cost of spatial relations between objects is very high. How to calculate the spatial attribute score of objects in real time brings a great challenge to query processing. To solve this problem, an optimized query processing algorithm is proposed, including pruning of data sets, batch processing of data sets, user grouping based on weights and so on. The effectiveness of the proposed method is proved by theoretical analysis and sufficient experimental verification. Compared with common methods, these methods can greatly improve the execution time and I / O efficiency of query processing.
【作者單位】： 東北大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件與理論研究所;東北大學(xué)計(jì)算中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272179,61472071,61402093) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(N141604001)~~
【分類號】：TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 辛婷婷;劉國華;;K-匿名隱私保護(hù)模型下的Top-k查詢[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2011年08期

2 盛剛;溫濤;郭權(quán);印瑩;;云計(jì)算中偏好top-k查詢的正確性驗(yàn)證[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2014年01期

3 張海杰;姜守旭;鄒兆年;;不確定圖上的高效top-k近鄰查詢處理算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2011年10期

4 劉維弋;金遠(yuǎn)平;;一種基于動(dòng)態(tài)修正值的分布數(shù)據(jù)流Top-K查詢處理算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2009年01期

5 何盈捷;文繼軍;馮月利;王珊;;P2P環(huán)境下數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)上的Top-k查詢[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2005年10期

6 甘亮;于莉莉;李潤恒;賈焰;金鑫;;一種基于逆支配點(diǎn)集的數(shù)據(jù)流Top-k計(jì)算方法[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2012年06期

7 顧彥慧;趙斌;周俊生;曲維光;;Top-k相似短文本快速抽取算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2014年08期

8 張連寬;楊波;唐屹;;提高P2P下top-k搜索性能的研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2009年01期

9 劉德喜;萬常選;劉喜平;;不確定數(shù)據(jù)庫中基于x-tuple的高效Top-k查詢處理算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2010年08期

10 焦雷;;一種基于ZBDD結(jié)構(gòu)的Top-k挖掘算法[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版);2011年25期

相關(guān)會議論文 前3條

1 佟星;王宏志;李建中;高宏;;基于樹結(jié)構(gòu)索引的帶權(quán)值字符串的Top-k查詢算法[A];第29屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（B輯）（NDBC2012）[C];2012年

2 張麗;賈焰;鄒鵬;;一種數(shù)據(jù)流上的多Top-k查詢資源共享技術(shù)研究[A];第八屆全國信息隱藏與多媒體安全學(xué)術(shù)大會湖南省計(jì)算機(jī)學(xué)會第十一屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2009年

3 劉德喜;萬常選;劉喜平;;不確定數(shù)據(jù)庫中基于x-tuple的高效Top-k查詢處理算法[A];第26屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（A輯）[C];2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 楊健;基于編輯距離字符串Top-k相似性搜索算法的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

2 劉玉靜;針對K-匿名數(shù)據(jù)的top-k查詢問題研究[D];東華大學(xué);2014年

3 黎玲利;XML數(shù)據(jù)流上的TOP-K關(guān)鍵字查詢處理[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

4 盧鑫;云環(huán)境下海量不確定性數(shù)據(jù)的Top-k查詢技術(shù)[D];寧波大學(xué);2013年

5 胡婷;傳感網(wǎng)中Top-k查詢處理優(yōu)化算法研究[D];湖南師范大學(xué);2014年

，

本文編號：2207532