Abstract-Traditionella sökmetoder försöker få den mest relevanta informationen och ranka den efter graden av likhet med frågorna. Mångfald i frågeresultat föredras också av en mängd olika tillämpningar eftersom resultat som är mycket lika varandra inte kan fånga alla aspekter av det frågade ämnet. I detta papper fokuserar vi på -diverse k-neerest granne sökproblem på rumsliga och multidimensionella data. Till skillnad från tillvägagångssättet att diversifiera frågan resulterar i ett efterbehandlingssteg, får vi naturligtvis olika resultat med de föreslagna geometriska och indexbaserade metoderna. Vi gör först en analogi med begreppet naturliga grannar (NatN) och föreslår en naturlig granne baserad metod för 2D- och 3D-data och en inkrementell surf algoritm baserad på Gabriel grafer för högre dimensionella utrymmen. Vi introducerar sedan en mångsidig surfning metod baserat på avstånd surfning funktionen i rumsliga index strukturer, såsom R-träd. Algoritmen upprätthåller en prioriterad kö med mindivdist av objekten beroende på både relevans och vinkelmångfald och effektivt beskär nondiverse objekt och noder. Vi experimenterar med ett antal rumsliga och högdimensionella datauppsättningar, inklusive Factuals (http://www.factual.com/) USA-dataset med 13M-poster. På den experimentella installationen, den olikartade surfningsmetoden visas vara mer effektiv (när det gäller diskåtkomst) än k-NN sökning på R-trees, och mer effektiv (när det gäller Maximal Marginal Relevance (MMR)) än de olika närmaste grannsökning tekniker som finns i litteraturen.
Diagrambaserade mångfaldsåtgärder för rumsliga och flerdimensionella data har föreslagits i Ref.
λ-diverse nearest neighbors browsing for multidimensional data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}