DisC 多样性：基于相异度与覆盖度的结果多样化
数据库
2013-06-27 v2
摘要
近年来，结果多样化作为一种提升用户查询检索结果质量的手段，受到了广泛关注。在本文中，我们提出了一种新颖且直观的多样性定义，称为 DisC 多样性。查询结果的 DisC 多样子集包含若干对象，使得结果中的每个对象都能在该多样子集中由一个相似对象代表，且该子集中的对象彼此相异。我们证明了寻找最小 DisC 多样子集是一个 NP 难问题，并提供了其近似算法的启发式方法。我们还提出了调整 DisC 多样子集多样化程度的操作，称之为缩放（zooming）。我们基于 M-tree（一种空间索引结构）提出了算法的高效实现，并对其性能进行了实验评估。
引用
@article{arxiv.1208.3533,
title = {DisC Diversity: Result Diversification based on Dissimilarity and Coverage},
author = {Marina Drosou and Evaggelia Pitoura},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.3533},
year = {2013}
}
备注
To appear at the 39th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), August 26-31, 2013, Riva del Garda, Trento, Italy