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摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于贪心策略的最近邻Top-k偏好查询方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Top-k空间关键字偏好查询 R*-tree 倒排文件
年,卷(期) 2020,(16) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 55-61
页数 7页 分类号 TP311
字数 7689字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0296
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 李昕 辽宁工业大学电子与信息工程学院 43 169 6.0 11.0
2 褚治广 辽宁工业大学电子与信息工程学院 27 51 4.0 6.0
3 蔡盼 辽宁工业大学电子与信息工程学院 3 0 0.0 0.0
4 孟祥福 辽宁工业大学电子与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
Top-k空间关键字偏好查询
R*-tree
倒排文件
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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