已知社交的Top-k空間關(guān)鍵字查詢(xún).pdf

1、隨著便攜式移動(dòng)設(shè)備的普及，基于位置的地理信息服務(wù)在人們的生活中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。但是隨著用戶(hù)需求的增加，空間關(guān)鍵字查詢(xún)已不能為用戶(hù)返回滿(mǎn)意的結(jié)果；同時(shí)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)產(chǎn)生了大量帶有地理和社交屬性的數(shù)據(jù)，給高效查詢(xún)算法的研究帶來(lái)挑戰(zhàn)?；谏鲜鰡?wèn)題，本文把用戶(hù)社交關(guān)系加入到空間關(guān)鍵字查詢(xún)中，提出了已知社交的Top-k空間關(guān)鍵字查詢(xún)算法。
　　首先，針對(duì)用戶(hù)的選擇經(jīng)常受到朋友推薦的影響，利用基于位置服務(wù)產(chǎn)生的用戶(hù)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(xún)算法。本算法將用戶(hù)的朋友關(guān)系和興趣愛(ài)好應(yīng)用于空間關(guān)鍵字查詢(xún)中，為用戶(hù)返回 k個(gè)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(shí)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(xún)速度。
　　其次，針對(duì)傳統(tǒng)偏好查詢(xún)僅考慮輔助服務(wù)設(shè)施得分，而忽略目標(biāo)設(shè)施服務(wù)的得分，導(dǎo)致查詢(xún)結(jié)果滿(mǎn)意度不高的問(wèn)題，提出已知社交和文本的Top-k偏好查詢(xún)算法。本算法將用戶(hù)的朋友關(guān)系和興趣愛(ài)好應(yīng)用于偏好查