Med tanke på en punktfråga Q i flerdimensionellt utrymme returnerar K-Nearest Neighbor (KN)-frågor de närmaste K-svaren enligt givet avståndsmått i databasen med avseende på Q. I detta scenario är det möjligt att en majoritet av svaren kan vara mycket lika vissa andra, särskilt när uppgifterna har kluster. För en mängd olika tillämpningar får sådana homogena resultatuppsättningar inte ge användaren något mervärde. I detta dokument anser vi att problemet med att tillhandahålla mångfald i resultaten av KNN-frågor, det vill säga att producera det närmaste resultatet så att varje svar skiljer sig tillräckligt mycket från resten. Vi föreslår först en användarvänlig definition av mångfald, och sedan presentera en algoritm, kallas MOTLEY, för att producera en mångfald resultat som anges enligt denna definition. Genom en detaljerad experimentell utvärdering av verkliga och syntetiska data, visar vi att MOTLEY kan producera olika resultatuppsättningar genom att endast läsa en liten del av tuples i databasen. Dessutom medför det inga ytterligare omkostnader för utvärderingen av traditionella KNN-frågor, vilket ger ett sömlöst gränssnitt mellan mångfald och avstånd.
Jain m.fl. ta itu med problemet med att ge mångfald i Knérest granne frågor REF.
Providing Diversity in K-Nearest Neighbor Query Results
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}