为K近邻查询结果提供多样性
数据库
2007-05-23 v1
摘要
给定多维空间中的一个点查询Q，K近邻（KNN）查询返回距离Q最近的K个答案。 在这种情况下，当数据具有聚类时，大多数答案可能与其他答案非常相似。对于各种应用来说，这种单一的结果集可能不会为用户提供价值。本文考虑为KNN查询提供多样性的问题，即产生一个结果集，使得每个答案与其余答案都有足够的不同。我们首先提出一种可调的多样性定义，然后提出一种名为MOTLEY的算法，用于根据此定义生成多样化的结果集。通过对真实和合成数据的详细实验评估，我们显示MOTLEY能够通过仅读取数据库中一小部分元组来生成多样化的结果集。进一步地，它对传统KNN查询的评估不施加额外开销，从而在多样性和距离之间提供了无缝的接口。
引用
@article{arxiv.cs/0310028,
title = {Providing Diversity in K-Nearest Neighbor Query Results},
author = {Anoop Jain and Parag Sarda and Jayant R. Haritsa},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0310028},
year = {2007}
}
备注
20 pages, 11 figures