【摘 要】
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空间数据集中的点普遍由空间信息及描述文本信息组成.空间近似关键字反远邻查询(Approximate String Reverse Furthest Neighbors Search,ASRFNS)问题是在一个空间数据集中搜索所有以给定查询点为最远邻,且满足文本相似度条件的目标.基于现有的空间反远邻查询算法以及近似关键字查询算法,我们提出了两个基本的解决算法:凸包最远单元交集(CHFCs Join)
【机 构】
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中国矿业大学资源与地球科学学院,安徽工业大学计算机与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61003311）, 安徽高校省级自然科学研究重大项目（No.KJ2014ZD05）, 安徽高校省级自然科学研究重点项目（No.KJ2013Z023,No.KJ2013A058）, 安徽省振兴计划资助项目（No.2013ZDJY073）
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空间数据集中的点普遍由空间信息及描述文本信息组成.空间近似关键字反远邻查询(Approximate String Reverse Furthest Neighbors Search,ASRFNS)问题是在一个空间数据集中搜索所有以给定查询点为最远邻,且满足文本相似度条件的目标.基于现有的空间反远邻查询算法以及近似关键字查询算法,我们提出了两个基本的解决算法:凸包最远单元交集(CHFCs Join)算法和凸包最远单元近似字符串串行查询(CHFCASSS)算法;我们又设计了一种包含空间和关键字信息的外存
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