top-k查询结果的有界多样化方法

查询结果重复率高是top-k查询处理过程中亟待解决的问题,已有的解决方法需要遍历初始结果集中所有的对象,因此,查询处理的效率较低.为了提高查询处理的效率,把初始结果集映射到欧氏空间中,根据拉式策略,可选用基于得分或基于距离两种方法之一从该空间选出差异最优子空间,在基于距离的方法中,对欧氏子空间进行分割并且利用探测位置和voronoi图的几何特性减少二次查询对象的数目.在此基础上,提出了top-k查询结果有界多样化算法,并证明了算法的正确性.实验结果表明,所提出的算法提高了top-k查询处理效率.