已知社交的Top-k空間關鍵字查詢.pdf

1、隨著便攜式移動設備的普及，基于位置的地理信息服務在人們的生活中發(fā)揮著越來越重要的作用。但是隨著用戶需求的增加，空間關鍵字查詢已不能為用戶返回滿意的結果；同時社交網(wǎng)絡服務產生了大量帶有地理和社交屬性的數(shù)據(jù)，給高效查詢算法的研究帶來挑戰(zhàn)。基于上述問題，本文把用戶社交關系加入到空間關鍵字查詢中，提出了已知社交的Top-k空間關鍵字查詢算法。
　　首先，針對用戶的選擇經常受到朋友推薦的影響，利用基于位置服務產生的用戶簽到記錄和社交數(shù)據(jù)，提

2、出已知社交和文本的Top-k位置查詢算法。本算法將用戶的朋友關系和興趣愛好應用于空間關鍵字查詢中，為用戶返回 k個空間相似度、文本相似度和社交相似度三者之和最高的地理位置。同時提出三種裁剪策略，包括距離、文本和社交的裁剪，以加快查詢速度。
　　其次，針對傳統(tǒng)偏好查詢僅考慮輔助服務設施得分，而忽略目標設施服務的得分，導致查詢結果滿意度不高的問題，提出已知社交和文本的Top-k偏好查詢算法。本算法將用戶的朋友關系和興趣愛好應用于偏好查