Tillsammans med spridningen av digitala onlinekartor och platsbaserade tjänster har mycket stora POI-databaser (punkt av intresse) byggts där en post motsvarar en POI med information inklusive namn, kategori, adress, geografisk plats och andra funktioner. En grundläggande rumslig fråga i POI-databasen är POI-sökning. I många scenarier kan en användare inte ge tillräckligt med information för att identifiera POI utom en ledtråd. En användare vill till exempel identifiera ett café i en stad som besöktes för många år sedan. SHan minns inte namn och adress men hon minns fortfarande att "caféet ligger ca 200 meter från en restaurang; och svänger vänster på restaurangen finns ett bageri 500 meter bort, etc.". Intuitivt beskriver ledtråden, även partiell och ungefärlig, det spatiotextuella sammanhanget kring den riktade POI. Motiverat av denna observation, undersöker detta arbete ledtråd-baserade spatio-textual fråga som gör det möjligt för användaren att ge ledtråd, dvs. några närliggande POIs och de rumsliga sambanden mellan dem, i POI hämtning. Målet är att hämta k POI från en POI databas med de högsta spatio-textuella sammanhang likheter mot ledtråden. Detta arbete har medvetet designat data-kvalitet-tolerant spatio-text sammanhang likhet metriska för att hantera olika datakvalitetsproblem i både ledtråden och POI-databasen. Genom att korsa värderingen förstärks frågenoggrannheten ytterligare genom ensemblemetoden. Dessutom har detta arbete utvecklat ett index som kallas roll-out-star R-tree (RSR-tree) för att dramatiskt förbättra frågebehandling effektivitet. De omfattande testerna på datamängder från den verkliga världen har verifierat våra metoders överlägsenhet i alla avseenden.
Liu m.fl. föreslog den ledtrådsbaserade spatio-textual query REF som tar en uppsättning nyckelord och en ledtråd som indata, och returnerar k-objekt med högsta likheter mot ledtråden.
Clue-based Spatio-textual Query
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}