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摘要:
空间数据集中的点普遍由空间信息及描述文本信息组成。空间近似关键字反远邻查询(Approximate String Reverse Furthest Neighbors Search,ASRFNS)问题是在一个空间数据集中搜索所有以给定查询点为最远邻,且满足文本相似度条件的目标。基于现有的空间反远邻查询算法以及近似关键字查询算法,我们提出了两个基本的解决算法:凸包最远单元交集(CHFCsJoin)算法和凸包最远单元近似字符串串行查询(CHFCASSS)算法;我们又设计了一种包含空间和关键字信息的外存索引结构Filter-Rtree,并给出了相应的凸包最远单元过滤R树(CHFilterRtree)高效算法。通过真实数据集的实验测试,验证这三种算法的有效性,并分析比较了其性能与效率。
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文献信息
篇名 空间近似关键字反远邻查询
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 近似查询 反远邻查询 空间数据库 外存索引
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1343-1348
页数 6页 分类号 TP311
字数 5799字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.06.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邰伟鹏 中国矿业大学资源与地球科学学院 33 160 7.0 11.0
3 岳建华 中国矿业大学资源与地球科学学院 87 2032 27.0 43.0
4 秦锋 安徽工业大学计算机与技术学院 81 783 15.0 25.0
7 陈业斌 安徽工业大学计算机与技术学院 41 164 6.0 11.0
8 邓育 安徽工业大学计算机与技术学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
近似查询
反远邻查询
空间数据库
外存索引
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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