Abstract-Med den fortsatta spridningen av platsbaserade tjänster, ett växande antal webbtillgängliga data objekt är geo-taggade och har textbeskrivningar. En viktig fråga över sådana webbobjekt är den riktningsmedvetna rumsliga sökordssökningen som syftar till att hämta de toppk-objekt som bäst matchar sökparametrarna när det gäller rumsligt avstånd och textmässig likhet i en given frågeriktning. I vissa fall kan det vara svårt för användare att ange lämpliga frågeparametrar. Efter att ha fått en fråga resultat, användare kan hitta några önskade objekt saknas oväntat och kan därför ifrågasätta hela resultatet. Möjliggöra varför-inte frågor i denna inställning kan hjälpa användare att få bättre resultat, vilket förbättrar den övergripande nyttan av frågefunktionen. Detta dokument studerar riktningen är medveten om varför-inte rumsligt sökord top-k frågeproblem. Vi föreslår effektiva frågeförfining tekniker för att återuppliva saknade objekt genom att minimalt ändra användarnas riktning-medvetna frågor. Vi bevisar att de bästa förfinade frågeriktningarna ligger i ett ändligt lösningsutrymme för ett specialfall och minskar sökandet efter den optimala förfiningen till ett linjärt programmeringsproblem för det allmänna fallet. Omfattande experimentella studier visar att de föreslagna teknikerna överträffar en baslinjemetod med två storleksordningar och är robusta i ett brett spektrum av inställningar.
Den riktning-medveten varför-inte rumsliga sökord fråga (DESKSWhy) REF syftar till att förfina en ursprunglig DESKS fråga för att inkludera de saknade objekt med den lägsta straff.
Towards Why-Not Spatial Keyword Top-$k$ Queries: A Direction-Aware Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}