【技术实现步骤摘要】
Top
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k集合空间关键字近似查询方法
[0001]本专利技术属于空间关键字查询和局部邻域搜索的
，尤其涉及一种Top
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k集合空间关键字近似查询方法。
技术介绍
[0002]随着GPS定位和移动网络技术的不断发展以及智能设备的普及应用，Web上出现了大量包含位置信息和文本信息的空间
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文本对象(后文简称空间对象)，进而使得基于位置的服务(Location Based Service，LBS)得到了广泛应用。近年来，有学者提出以一组空间对象作为空间关键字查询结果的基本单元，这组空间对象的特征联合起来以满足用户的查询需求，这种查询方法称为集合空间关键字查询(CSKQ，Collective Spatial Keyword Query)，该类方法在空间数据库查询领域逐渐受到关注。CSKQ的基本思想是，给定一个空间关键字查询条件(包括查询位置和查询关键字)，以最小的代价查找一组对象，该组对象需要满足如下3个基本条件：1)能够覆盖所有查询关键字，2)组内对象与查询位置接近，3...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.Top
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k集合空间关键字近似查询方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对于空间对象数据集中不包含任意一个查询关键字的空间对象进行剪枝，将剩余的空间对象根据其到查询位置的欧式距离对其进行升序排序，然后将相关空间对象构建成VP
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Tree；步骤2：利用VP
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Tree加速搜索空间对象的局部邻域；步骤3：对于用户给定的集合空间关键字查询条件，先利用步骤1，得到排序后的相关空间对象集合，构建VP
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Tree；然后循环选取相关空间对象，根据步骤2利用构建的VP
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Tree索引加速搜索每次选取的空间对象的局部邻域，并将排序在每次选取的空间对象之前的对象取出作为集合S1，与局部邻域集合S2做交集，S1∩S2＝M，然后对M内的空间对象进行组合，将能够覆盖所有查询关键字的组合作为候选对象组合，利用评分函数计算其综合距离分数，并按综合得分选出Top
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k组空间对象作为最终结果。2.如权利要求1所述的Top
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k集合空间关键字近似查询方法，其特征在于，步骤1的具体步骤如下：步骤1.1：将空间对象数据集中不包含任何查询关键字的空间对象删除；步骤1.2：根据欧式距离公式，计算剩余的...
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