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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; v9 Z2 N j x( |$ J
String Reverse Furthest Neighbors Search , ASRFNS)问题是在一个空间数掂束中搜系所有你汨池四而个其地太的解决管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天键子省询昇法,找绽Eit」内个B个出才人升法:凸包最远单元交集(CHFCsJoin)算法和凸包最远单元近似子付串串仃管润(bHMUA5>2〉昇讼HPIRr以)高M管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(CHFilterRiree)高效算% D9 F3 d) {& U6 k
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.
1 N( m, ^; P7 @4 v关键词:近似关键字查询;反远邻查询;空间数据库;外存索引' o, ]$ b" l! V% p+ \+ a
空间近似关键字反远邻查询.pdf
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发表于 2021-4-15 08:39
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