在混合吸引与排斥维度上回答 Top-k 查询
数据库
2011-12-01 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种 top-k 查询，该查询通过一种新颖的评分函数将数据库中的对象与用户提供的查询对象进行比较。所提出的评分函数将吸引维度和排斥维度的思想结合到一个通用框架中，以克服传统距离或相似度度量的缺陷。我们研究了所提出的此类评分函数的性质，并开发了用于索引该函数等值线的高效且可扩展的索引结构。我们展示了该查询适用的各种场景。实证评估表明，与现有最先进的 top-k 技术相比，查询时间性能提升了一到两个数量级。此外，我们在真实数据集上进行了定性分析，以突出所提出的查询在发现隐藏数据特征方面的潜力。
引用
@article{arxiv.1111.7165,
title = {Answering Top-k Queries Over a Mixture of Attractive and Repulsive Dimensions},
author = {Sayan Ranu and Ambuj K. Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.7165},
year = {2011}
}
备注
VLDB2012