面向位置感知发布/订阅的分布式空间-关键词kNN监控
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2021-02-11 v3
摘要
近期应用采用发布/订阅（Pub/Sub）系统，使发布者能轻松获得客户关注，订阅者能监控发布者生成的有用信息。由于智能设备与社交网络服务的普及，大量同时包含空间与关键词信息的对象持续产生，订阅者数量也不断增长。这给Pub/Sub系统带来挑战：需为每个订阅者实时从海量对象中持续提取有用信息。本文研究面向大量订阅的空间-关键词数据流上的k近邻监控问题。为良好扩展至海量对象与订阅，我们提出分布式方案DkM-SKS。给定m个工作节点，DkM-SKS基于代价模型将订阅集合划分为m个不相交子集，使各工作节点具有近乎相同的kNN更新代价，以维持负载均衡。DkM-SKS允许任意方式更新各订阅的kNN，因此配合合适的内存索引，DkM-SKS可通过为给定新对象剪枝无关订阅来加速更新效率。我们在真实数据集上实验，结果证明了DkM-SKS的效率与可扩展性。
引用
@article{arxiv.2101.12417,
title = {Distributed Spatial-Keyword kNN Monitoring for Location-aware Pub/Sub},
author = {Shohei Tsuruoka and Daichi Amagata and Shunya Nishio and Takahiro Hara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.12417},
year = {2021}
}
备注
10 pages