空间关键词搜索研究综述  

Survey on Spatial Keyword Search

作　　者：刘喜平[1,2] 万常选[1,2] 刘德喜[1,2] 廖国琼[1,2] 

机构地区：[1]江西财经大学信息管理学院,江西南昌330013 [2]江西省高校数据与知识工程重点实验室(江西财经大学),江西南昌330013

出　　处：《软件学报》2016年第2期329-347,共19页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金(61363010;61173146;61262009;61363039;61462037);江西省高等学校科技落地计划(KJLD120 22);江西省科技厅青年科学基金(20151BAB217005;20142BAB217014);江西省教育厅科技项目(GJJ12732)~~

摘　　要：由于越来越多的数据具有位置和文本双重属性,空间关键词查询(spatial keyword query,简称SKQ)应运而生.一个SKQ以一个地理位置和若干关键词作为参数,返回满足空间与文本约束的结果,这些结果往往根据指定公式排列.对现有的空间关键词搜索技术进行了梳理,首先对问题进行了描述,对挑战进行了分析;然后分析了基本空间关键词搜索技术.将文献中提出的各种空间关键词查询进行了划分,对现有的查询处理技术进行分类,对每种类型的技术,从索引技术和查询算法两个方面进行了总结,并从多个角度对它们进行了比较.其后介绍了扩展空间关键词搜索技术,还介绍了与该问题相关的其他研究工作.最后指出了研究中存在的不足以及以后的研究方向.As more and more data have both spatial and textual attributes, spatial keyword query （SKQ） has been proposed to enhance the data search. An SKQ takes a spatial location and a set of keywords as arguments, and returns objects satisfying spatial and textual constraints which are then probably ranked according to certain functions. This paper investigates the current spatial keyword search techniques. It first defines the problem and analyzes the challenges. Then, it discusses the basic spatial keyword query processing techniques. Specifically, it categorizes the proposed queries according to their components, and then classifies the existing query processing techniques into three groups. For each group, the paper reviews the proposed indexing and query processing techniques. The paper also compares these techniques from several perspectives. In addition, it discusses extensions to the basic SKQ. Finally, it addresses research work related to SKQ, as well as some future research directions.

关 键 词：查询 索引 查询处理技术 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]