模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2017, Vol. 30 Issue (1): 64-72    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201701007
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多样性感知的时空文本信息的KNN查询处理方法*
李晨,申德荣,寇月,聂铁铮,于戈
东北大学 计算机科学与工程学院 沈阳 110819
Diversity-Aware KNN Query Processing Approaches for Temporal Spatial Textual Content
LI Chen, SHEN Derong, KOU Yue, NIE Tiezheng, YU Ge
School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819

全文: PDF (930 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 如何在互联网上大量的带有地理位置标签和时间标签的信息中查找满足用户需求的信息十分重要.文中针对带有地理位置和时间标签的文本信息,提出多样性感知的时空文本信息的k近邻查询处理方法.首先,归一化处理数据对象的时空变量,并建立三维Rtree索引,有效融合数据对象的时间变量和空间变量.然后,提出多样性感知的k近邻查询算法(DST-KNN)和改进的DST-KNN(IDST-KNN).最后,通过基于大量数据集的实验验证文中查询处理方法的高效性和准确性.
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李晨
申德荣
寇月
聂铁铮
于戈
关键词 时空文本信息k近邻查询多样性    
Abstract:It is very important to find textual contents satisfying user's demand among a mount of textual contents with location and time tags generated on web. Firstly, location variables and time variables of data objects are normalized, and a three-dimensional Rtree index combining location variables and time variables is designed. Then, a DST-KNN query algorithm and an improved diversity-aware KNN query algorithm called IDST-KNN query algorithm are proposed.Finally, experiments on massive datasets illustrate that the query processing approaches are efficient and accurate.
Key wordsTemporal Spatial Textual Content    k Nearest Neighbor Query    Diversity   
收稿日期: 2016-09-10     
ZTFLH: TP 311  
基金资助:国家重点基础研究发展规划(973项目)(No.2012CB316201)、国家自然科学基金项目(No.61472070)资助
作者简介: 李 晨(通讯作者),女,1991年生,硕士研究生,主要研究方向为查询处理.E-mail:neu_LiChen@163.com.申德荣,女,1964年生,博士,教授,主要研究方向为分布式数据管理、数据集成.E-mail:shenderong@ise.neu.edu.cn.寇 月,女,1980年生,博士,副教授,主要研究方向为实体识别.E-mail:kouyue@ise.neu.edu.cn.聂铁铮,男,1980年生,博士,副教授,主要研究方向为数据质量、数据集成.E-mail:nietiezheng@ise.neu.edu.cn.于 戈,男,1962年生,博士,教授,主要研究方向为数据库、大数据管理.E-mail:yuge@ise.neu.edu.cn.
引用本文:   
李晨,申德荣,寇月,聂铁铮,于戈. 多样性感知的时空文本信息的KNN查询处理方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(1): 64-72. LI Chen, SHEN Derong, KOU Yue, NIE Tiezheng, YU Ge. Diversity-Aware KNN Query Processing Approaches for Temporal Spatial Textual Content. , 2017, 30(1): 64-72.
链接本文:  
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