Lokala tjänster (LBS) har blivit allt vanligare på senare tid. Befintliga metoder fokuserar på att hitta relevanta punkt-of-interest (POI) baserat på användarnas platser och frågeord. Numera genererar moderna LBS-applikationer en ny typ av spatio-textual data, region-of-interest (ROI), som innehåller region-baserad rumslig information och text-beskrivning, t.ex. mobila användarprofiler med aktiva regioner och intressetaggar. För att uppfylla sökkraven på ROI, studerar vi ett nytt forskningsproblem, som kallas spatio-textlikviditetssökning: Med tanke på en uppsättning ROI och en fråga ROI, hittar vi liknande ROI genom att överväga rumslig överlappning och textlikviditet. Spatio-textuell likhetssökning har många viktiga tillämpningar, t.ex. social marknadsföring i platsmedvetna sociala nätverk. Det kräver en effektiv sökmetod för att stödja stora skalor av spatio-textuella data i LBS-system. I detta syfte inför vi ett ramverk för filter och verifiering för att beräkna svaren. I filtret steg, genererar vi signaturer för ROI och frågan, och använder signaturerna för att generera kandidater vars signaturer liknar den för frågan. I verifieringssteget verifierar vi kandidaterna och identifierar de slutliga svaren. För att uppnå hög prestanda genererar vi effektiva högkvalitativa signaturer och utformar effektiva filtreringsalgoritmer samt beskärningstekniker. Experimentella resultat på verkliga och syntetiska dataset visar att vår metod uppnår hög prestanda.
Fläkt et al. REF studerade ett nytt sökproblem som heter spatio-textual likhetssökning som är att hitta liknande ROIs genom att överväga rumslig överlappning och textlikviditet.
SEAL: Spatio-Textual Similarity Search
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 9, pp. 824-835 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}