Det konventionella Internet får en geo-spatial dimension. Webbdokument är geo-taggade, och geo-referenserade objekt såsom intressanta punkter förknippas med beskrivande textdokument. Den resulterande fusionen av geo-lokalisering och dokument möjliggör en ny typ av top-k fråga som tar hänsyn till både plats närhet och text relevans. Enligt vår kunskap finns det bara naiva tekniker som kan beräkna en allmän sökning av webbinformation samtidigt som man också tar hänsyn till plats. I detta dokument föreslås ett nytt indexeringsramverk för lokaliseringsmedveten toppk-textsökning. Ramverket utnyttjar den inverterade filen för textsökning och R-tree för rumslig närhetssökning. Flera indexeringsmetoder utforskas inom ramen. Ramverket omfattar algoritmer som använder de föreslagna indexen för att beräkna top-k-frågan, vilket tar hänsyn till både textrelevans och plats närhet till beskära sökytan. Resultaten av empiriska studier med en implementering av ramverket visar att dokumentets förslag ger skalbarhet och kan prestera utmärkt.
P. G. Cong, C. S. Jensen och D. Wun föreslog ett nytt indexeringsramverk för platsmedveten toppk texthämtning REF.
Efficient Retrieval of the Top-k Most Relevant Spatial Web Objects
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}