满足多样性的top-k查询算法
论文范文：网络中ToP_k查询方法的描绘与完成
论文范文：网络中ToP_k查询方法的描绘与完成1绪论1.1背景由于P2P网络没有中心服务器，不会因为访问中心服务器造成网络拥塞，这种无可替代的优势引起了很大的研究热潮。
随着计算机硬件和软件性能的提高，发出的请求在所有节点上都可以进行计算和处理，这也是P2P网络最大的优点。
P2P的应用广泛，在用户间协作，资源共享和网格计算等发面都发挥了很重要的作用。
P2P 网络同时还可以增强整个计算机系统的可靠性和容错能力。
目前大部分P2P研究都假定所有节点带宽和处理能力是一样的，但P2P网络中存在着处理能力和性能都不同的节点，具有较强计算能力和较大带宽的节点被称为超级节点。
考虑到这种差异性，在动态网络中把所有的节点都看成一样是很不合理的。
面对日益丰富的信息资源，用户在获取信息上面希望能够从海量数据中迅速找到少量最具有价值的信息，而不用让用户从头至尾的逐一挑选[’]。
这种用户需求推动了业务系统在信息处理方式上的转变。
许多数据密集型应用己不再追求搜索结果的完整性，而只关注如何从海量的数据中快速查询用户最为关心的少量信息。
Top-k查询是根据用户指定的聚集函数(单调)从数据集中检索出函数值最高的前k个结果。
例如当前点击量在前10名的网站。
在许多数据密集型应用中，普遍存在的用户需求是快速搜索用户最为关心的少量结果。
这个问题在信息检索领域得到了很好的应用与研究。
例如，在使用搜索引擎时，用户都能在返回的页面中找到想要的结果。
针对该问题，上世纪90年代末，Fagin等人借鉴信息检索相关技术的思想，提出了top-k查询的概念。
Top-k查询的核心思想是用户只关心数据中极少量的数据，查询引擎只需要找出这些少量数据即可，由此优化查询处理算法，减少带宽消耗并提高查询处理效率。
2问题的提出和研究内容Top-k查询也是当今搜索的热点问题，Top-k查询就是查找最满足查询的k个结果。
Top-k不关心满足查询条件的所有结果，只是关心满足条件的前k个结果，极大的减少了查找的时间，只要满足条件的Top-k结果出现后，即可停止查询。
空间数据上Top-k关键词模糊查询算法
空间数据上Top-k关键词模糊查询算法胡骏;范举;李国良;陈姗姗【期刊名称】《计算机学报》【年(卷),期】2012(035)011【摘要】基于位置的服务(LBS)变得日益普及,越来越多的研究开始关注如何对空间中的兴趣点(POI)做有效的检索.现有的方法提出了空间数据上的关键词检索,研究如何根据查询的位置和关键词找到相关的POI点.然而,现有方法主要对查询关键词进行精确匹配,不能支持模糊查询:当查询关键词与底层数据存在微小差异的时候,LBS 系统不能返回相关的结果.为了满足移动用户的模糊查询需求,文中对空间数据上的Top-k关键词模糊查询问题进行研究:给定一组POI点,检索与查询关键词近似匹配且空间上距离相近的Top-k个结果.为了提供高效的模糊查询,文中首先定义了一种新型的相关性函数,综合考虑了文本相似性和空间距离,进而提出了一种有效的索引结构RegionTrie,并基于RegionTrie设计了高效的Top-k算法.真实数据集上的实验结果表明,文中提出的Top-k算法十分高效,性能远好于对比方法.%Location-Based Services (LBSXhave become more and more popular recently. Existing LBS systems employ a spatial keyword search method to provide services, which finds the relevant POIs by considering textual relevance and spatial distance when given a set of points-of-in-terest (POIs). Existing methods only allow exact matches for query keywords and fail to support fuzzy search. To provide error-tolerance search experiences, we study the top-k fuzzy spatial keyword search problem in this paper: Given a set of POIs and a query with location and keywords, we find the relevant POIshaving similar keywords with the query. It calls for efficient algorithms to provide real-time search for mobile users. To address this challenge, we introduce a novel function to quantify the relevance between POIs and the query, by considering the similarity between keywords and spatial distance. Then, we devise an effective index structure, called RegionTrie to organize the POIs and develop efficient search algorithm based on the RegionTrie. We conducted experiments on real datasets, and the experimental results show that our algorithms achieve high performance.【总页数】10页(P2237-2246)【作者】胡骏;范举;李国良;陈姗姗【作者单位】清华大学计算机科学与技术系数据库研究组北京100084;清华大学计算机科学与技术系数据库研究组北京100084;清华大学计算机科学与技术系数据库研究组北京100084;清华大学计算机科学与技术系数据库研究组北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.关系数据库上基于非数值属性关键词的模糊查询 [J], 杨路明;王佳宜;谢东EP:海量数据上一种有效的Top-K查询处理算法 [J], 韩希先;杨东华;李建中3.BTreeU-Topk:基于二叉树的不确定数据上的Top-k查询算法 [J], 张慧;郑吉平;韩秋廷4.多数据源上Top-k中间模式的产生算法 [J], 丁国辉;王国仁;赵相国5.基于MPB-Tree索引的空间数据多关键词模糊查询算法研究 [J], 张素智;赵亚楠;杨芮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
top_k_accuracy公式
top_k_accuracy公式Top-K Accuracy公式：了解计算机视觉中的准确性标准Top-K Accuracy公式是计算机视觉领域中常用的准确性标准，可以用于衡量图像分类算法的性能。
本文将详细介绍Top-K Accuracy公式的含义、计算方式以及应用场景。
1. Top-K Accuracy的含义Top-K Accuracy是一种基于排名的准确性度量方法。
它在评估算法在一个数据集上的表现时，计算模型输出的前K个分类标签中是否包括正确的标签。
其中，K是一个自定义的参数，通常取1、5、10等。
例如，对于一个图像分类任务，分类器需要从100个类别中选择一个类别。
如果Top-K Accuracy的K值为5，那么分类器需要将该图像的正确类别排在前5位才被认为是正确分类。
2. Top-K Accuracy的计算方法Top-K Accuracy的计算方法相对简单。
它的公式如下：$Top-K Accuracy = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\delta_{i,k}$其中，N表示测试集中的图像数量，k表示Top-K值，$\delta_{i,k}$表示第i个测试图像是否包括正确标签在前k个标签中的指示函数：$\delta_{i,k}= \begin{cases} 1 &\quad\text{if the correct label is among the top K predicted labels}\\ 0 &\quad\text{otherwise} \end{cases}$3. Top-K Accuracy的应用场景Top-K Accuracy广泛应用于计算机视觉领域中的图像分类任务中，例如图像识别，图像检索和物体检测等任务。
它可以用于评估不同算法的表现，并进行模型选择和优化。
此外，Top-K Accuracy还可以衡量算法的鲁棒性。
对于某些任务，有时候即使算法不能完全正确地识别所有物体，只要它可以识别其中的一些就足够了。
不确定数据库上的top-k关键字查询
不确定数据库上的top-k关键字查询张徵;杨卫东;朱皓【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2011(005)009【摘要】关系数据库上的关键字检索和不确定数据处理过去一直是两个独立的研究方向.研究了运用关键字方法检索不确定数据的问题,定义了不确定关键字查询的基本模型和语义,提出了一种在属性级粒度的不确定数据库上进行top-k关键字检索的算法.该算法根据用户指定的k值,计算并返回分数最高的前k个结果,其查询结果的评价函数综合考虑了结果与关键字的相关度和结果在可能世界语义下的概率大小,对算法进行了优化,显著降低了计算复杂度.最后通过实验,证明了算法的高效性和实用性.%The problems of keyword search on relational databases and uncertain data management have been considered extensively, however addressed in isolation in the past. This paper introduces a novel method that combines IR-style keyword query with uncertain relational databases, and defines an uncertain model and its query semantics. The paper also shows a top-it algorithm to perform keyword search query on the attribute level, and return k query results which have maximum rank scores. Rank score of a query result is well-defined, depending on its correlation with query keywords and its possibility under the possible world. An optimized algorithm is introduced to reduce the complexity of the top-it query. The experimental results demonstrate the practicality and efficiency of these methods.【总页数】10页(P781-790)【作者】张徵;杨卫东;朱皓【作者单位】复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学计算机科学技术学院,上海201203;复旦大学计算机科学技术学院,上海201203【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.Web数据库top-k多样性关键字查询推荐方法 [J], 孟祥福;毕崇春;张霄雁;唐晓亮;唐延欢2.不确定数据库中基于x-tuple的高效Top-k查询处理算法 [J], 刘德喜;万常选;刘喜平3.不确定数据库中概率top-k和排序查询算法 [J], 周帆;李树全;肖春静;吴跃4.关系型数据库中不确定性数据的Top-k查询研究 [J], 李雪娇;余建桥;冯静5.元组级不确定数据库的Top-K概率频繁项集挖掘 [J], 陈凤娟;马恺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
TopK问题的两种解决思路
TopK问题的两种解决思路Top K问题在数据分析中⾮常普遍的⼀个问题（在⾯试中也经常被问到），⽐如：从20亿个数字的⽂本中，找出最⼤的前100个。
解决Top K问题有两种思路，最直观：⼩顶堆（⼤顶堆 -> 最⼩100个数）；较⾼效：Quick Select算法。
LeetCode上有⼀个问题，类似于Top K问题。
1. 堆⼩顶堆（min-heap）有个重要的性质——每个结点的值均不⼤于其左右孩⼦结点的值，则堆顶元素即为整个堆的最⼩值。
JDK中PriorityQueue实现了数据结构堆，通过指定comparator字段来表⽰⼩顶堆或⼤顶堆，默认为null，表⽰⾃然序（natural ordering）。
⼩顶堆解决Top K问题的思路：⼩顶堆维护当前扫描到的最⼤100个数，其后每⼀次的扫描到的元素，若⼤于堆顶，则⼊堆，然后删除堆顶；依此往复，直⾄扫描完所有元素。
Java实现第K⼤整数代码如下：public int findKthLargest(int[] nums, int k) {PriorityQueue<Integer> minQueue = new PriorityQueue<>(k);for (int num : nums) {if (minQueue.size() < k || num > minQueue.peek())minQueue.offer(num);if (minQueue.size() > k)minQueue.poll();}return minQueue.peek();}2. Quick SelectQuick Select [1]脱胎于快排（Quick Sort），两个算法的作者都是Hoare，并且思想也⾮常接近：选取⼀个基准元素pivot，将数组切分（partition）为两个⼦数组，⽐pivot⼤的扔左⼦数组，⽐pivot⼩的扔右⼦数组，然后递推地切分⼦数组。
质量驱动的Web服务Top-K查询
［ ｓｒｃ｜Ｉ ｅｃｒ ｎ ｓａｃ ｒａｏ ｂｓｒｉｅ ｉｃｖｒ，ｏｕｉｎ ｉ ｏ — ｕｒ ｎ ｋｎ ｅｑ ａｉ ｆ ｅｖｃｓｉｔ ｃｏ ｎ Ａｂｔａ ｔ ｎｔ ｕｒ ｔｅｅｒｈａｅ ｎＷｅ ｅｖｃｓｄｓｏ ｅｙ ｓｌｔ ｓｗ ｔ Ｔ ｐＫ ｑ ｅ ａｄｔ ｉｇｔ ｕ ｌｙｏ ｒｉｅ ｎｏａｃｕ ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｈ ｙ ａ ｈ ｔ ｓ
［ ｙｗ ｒ ｓ ｂｓｒｉ ｓ ｉ ｏ ｅｙ Ｑｕｌｙｏ ｅｖｃ（ ｏ ）Ｔ ｐＫｑ ｅ Ｋｅ ｏ ｄ ｌＷｅ ｅｖｃ ｓ ｖｒ； ａ ｔ ｆ ｒｉｅＱ Ｓ ； — ｕｒ ｅｄｃ ｉ Ｓ ｏ ｙ
ｌ 概述
当前 Ｗｅ ｂ服务发现领域主要有 ２ 类解决方法 ：１ （） 基于传
提供 方成功完成的服务请求 的数量 占总请求数量的比；可用 性 ，定义为给定时问内服务可用的时问占的比。为简便 ，下
第 ３ 卷 第 ２ 期 ６ ０
场 １３ ．６
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 １ Ｏ月
Ｏ ｃｏ ｒ ２０ ０ ｔ ｂｅ １
Ｎｏ ２ ．ｏ
Ｃｏｍｐｕｔ ｒＥｎｇｎｅ ｒｎｇ ｅ ｉ ｅｉ Leabharlann 软 件技 术与数 据库 ・
文章 编号： ０ｏ ３２（ １） ０＆ ３ 文献标识码：Ａ ｌ０＿ ４８ ｏｏ ５ 一Ｊ ２ ２
ｍｅ ｎｗｈ ｌ ｒ ｏ ｏ ａ ｉｅａ ｅｎ ｔｃ ｍｍ ｏ ． ｎ ｔ ｅ ｖ ｅ ｏ ｈ ｉ ａｉ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｏ ｕ ｉ ｎ ｆ ｒＴ ｐ Ｋ ｅ ｅ ｖ ｃ ｓ ｆ ｃ ｓｎ ｎ ｔ ｅ ｑ ａｉｙ ｏ ｅ ｖ ｃ ｓ ｎ Ｉ ｉ ｗ ｆｔ ｅ ｓｔ ｔｏ ， ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｈ ｕ ｐｒ ｓ ｎ ｓｆ ｓ ｌ ｔ ｏ ｏ — Ｗ ｂ ｓ ｒ ｉｅ ， ｏ ｕ ｉ ｇ ｏ ｈ ｕ ｌ ｆｓ ｒ ｉｅ ． ｌ ｏ ｔ
海量数据中找出前k大数（topk问题）
海量数据中找出前k⼤数（topk问题）前两天⾯试3⾯学长问我的这个问题（想说TEG的3个⾯试学长都是好和蔼，希望能完成最后⼀⾯，各⽅⾯原因造成我⽆⽐想去鹅场的⼼已经按捺不住了），这个问题还是建⽴最⼩堆⽐较好⼀些。
先拿10000个数建堆，然后⼀次添加剩余元素，如果⼤于堆顶的数（10000中最⼩的），将这个数替换堆顶，并调整结构使之仍然是⼀个最⼩堆，这样，遍历完后，堆中的10000个数就是所需的最⼤的10000个。
建堆时间复杂度是O（mlogm），算法的时间复杂度为O（nmlogm）（n为10亿，m为10000）。
优化的⽅法：可以把所有10亿个数据分组存放，⽐如分别放在1000个⽂件中。
这样处理就可以分别在每个⽂件的10^6个数据中找出最⼤的10000个数，合并到⼀起在再找出最终的结果。
以上就是⾯试时简单提到的内容，下⾯整理⼀下这⽅⾯的问题：top K问题在⼤规模数据处理中，经常会遇到的⼀类问题：在海量数据中找出出现频率最好的前k个数，或者从海量数据中找出最⼤的前k个数，这类问题通常被称为top K问题。
例如，在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词；在歌曲库中统计下载最⾼的前10⾸歌等。
针对top K类问题，通常⽐较好的⽅案是分治+Trie树/hash+⼩顶堆（就是上⾯提到的最⼩堆），即先将数据集按照Hash⽅法分解成多个⼩数据集，然后使⽤Trie树活着Hash统计每个⼩数据集中的query词频，之后⽤⼩顶堆求出每个数据集中出现频率最⾼的前K个数，最后在所有top K中求出最终的top K。
eg：有1亿个浮点数，如果找出期中最⼤的10000个？最容易想到的⽅法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进⾏查找，最快的排序算法的时间复杂度⼀般为O（nlogn），如快速排序。
但是在32位的机器上，每个float类型占4个字节，1亿个浮点数就要占⽤400MB的存储空间，对于⼀些可⽤内存⼩于400M的计算机⽽⾔，很显然是不能⼀次将全部数据读⼊内存进⾏排序的。
一种海量分布式数据Top-k查询算法
一种海量分布式数据Top-k查询算法
魏贤全;郑洪源;丁秋林
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2013(35)10
【摘要】针对现有分布式环境下Top-k查询算法的不足,提出了一种适用于海量分布式数据的Top-k查询算法(ECHT).该算法充分考虑了数据分布情况,提出了一种改进的限定误差直方图描述数据分布算法,避免了节点数据分布不均时Top-k查询算法的低效性;另一方面,提高了Top-k算法的阈值计算精度,从而进一步降低了网络带宽消耗.此外,提出了一种早裁剪思想,在大量数据传输之前提前进行数据裁剪,避免了大量无用数据的传输.实验表明,ECHT算法在网络带宽消耗和网络响应时间方面均优于同类算法.
【总页数】6页(P110-115)
【作者】魏贤全;郑洪源;丁秋林
【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种有效的海量数据Top-k Dominating查询算法 [J], 韩希先;李建中;高宏
EP:海量数据上一种有效的Top-K查询处理算法 [J], 韩希先;杨东华;李建中
3.TMS:一种新的海量数据多维选择Top-k查询算法 [J], 韩希先;刘显敏;李建中;高宏
4.基于不确定数据的分布式Top-k查询算法 [J], 王爽;王国仁
5.海量数据上有效的top-k Skyline查询算法 [J], 韩希先;宋翠;戈韵如;高宏;李建中
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不确定数据库中基于x-tuple的高效Top-k查询处理算法
不确定数据库中基于x-tuple的高效Top-k查询处理算法刘德喜;万常选;刘喜平【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2010(047)008【摘要】Top-k查询由于其广泛的应用而倍受欢迎.不确定数据库中通常考虑的两条生成规则是:独立和互斥,一个x-tuple是由一些互斥的元组组成的,构成一个x-tuple的各个元组称为该x-tuple的可选元组.U-kRanks查询考虑x-tuple中每个可选元组排在前k的概率,并返回最可能排在前k的k个元组.已有的Top-k语义都没有将x-tuple作为一个整体,因此,定义了一种新的Top-k查询语义,不确定x-kRanks查询 (U-x-kRanks),该Top-k语义返回最可能排在前k的k个x-tuple而非元组.新语义考虑x-tuple中的每个可选元组位于前k的概率,并将之汇集,得到整个x-tuple位于前k的概率.提出了一种基于动态规划的有效算法处理U-x-kRanks 查询,在最小的搜索空间内完成查询处理过程.不同数据集合上的综合实验显示,所提出的算法是高效的.【总页数】9页(P1415-1423)【作者】刘德喜;万常选;刘喜平【作者单位】江西财经大学信息管理学院,南昌,330013;江西财经大学信息管理学院,南昌,330013;江西财经大学信息管理学院,南昌,330013【正文语种】中文【中图分类】TP311.13【相关文献】1.基于x-tuple的概率阈值top-k查询算法 [J], 黄冬梅;舒博;王建;熊中敏2.不确定图上的高效top-k近邻查询处理算法 [J], 张海杰;姜守旭;邹兆年3.传感器网络中基于卡尔曼滤波的能量高效Top-k查询处理技术 [J], 宋保利;郑吉平;王海翔4.不确定数据库中概率top-k和排序查询算法 [J], 周帆;李树全;肖春静;吴跃5.基于阈值的快速启动Top-k查询处理算法 [J], 江宇;宋省身;杨岳湘;姜琨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
约束的Top-k控制查询算法
ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ） ， Ｄ Ａ （ ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ） ， 它们 的核心思想是每个维度 的 数据值使用一棵 Ｂ ＋ 树存储ｆ 即垂直分解数据策略） ， 并基于 门限 值算法来扫描 Ｂ ＋ 树 以计算对象 的控制分数 。这些算法 的主要
和概率 修剪方法 ，利用封 闭的控制 图（ ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｄ ｏ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ） 的查询方法［ ５ １ ， 子空间 中面 向￣ Ｕ （ ｃ ｏ ｌ ｕ ｍ ｎ 一 ０ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ １ 处理算法［ ６ １ ， 基 于 门限值 的方法１ ７ １ ， 提 供概率保证 的随机算法［ ７ １ ， 以及 度量 空间
【 摘 要】 Ｔｏ ｐ － ｋ控制查询返 回控制最 多数 目的前 ｋ个数据对象。 传统 的 Ｔ ｏ ｐ — ｋ 控 制查询算法不能很好地解决约束 区域 中的查询问题 。因为每 ＂ ３约束条件发生改变 ， － 算法需要重新建立索引。另一方 面， 如果数据集发 生变化 ， 算法需要重 新从磁盘装入索引节点 ， 带来了冗余的 Ｉ ／ Ｏ访 问。 为此， 提 出了一种新 的算法 ， 即约束的 Ｔ ｏ ｐ — ｋ控制查询算法。 主要思想
．
ｚ ， ｏ ， Ｐ ， 商 ， ｈ ， Ｏ ， ｆ 。
也就 是说商品 ｇ ， Ｃ和 ｄ控制 的其 它商 品的数 目分别 为 ５ ， ６和 ７ 。 如果用户最 多可 以选择三种类型 ＝ ３ ） 的产 品， 那 么他选择 的 商 品应该是 岛 ｃ 和ｄ ， 即图 １ 中灰色 的圆点 。然而 ， 现实的情
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II
满足多样性的 Top－k 查询及其算法的实现
目录
1. 绪论 ............................................................................................................................................. 1 1.1 引言言....................................................................................................................................... 1 2. 项目目概述.................................................................................................................................... 3 2.1 研究内容 ............................................................................................................................. 3 2.1.1 空间的分割与位置的探测 ...................................................................................... 3 2.1.2 界限的界定 .................................................................................................................. 3 2.1.3 下一一个对象(集)的获取方方法 .................................................................................... 4 2.2 项目目目目标 ............................................................................................................................. 4 2.3 相关工工作 ............................................................................................................................. 4 3. 符号与定义 ............................................................................................................................... 6 4. 需求分析.................................................................................................................................... 9 4.1 实现方方法 ............................................................................................................................. 9 4.1.1 基于得分的访问方方法 ................................................................................................... 9 4.1.2 基于距离的访问方方法 .............................................................................................. 9 4.1.3 凸多面面体的划分和探测位置 .................................................................................. 9 4.1.4 抛弃区域 .................................................................................................................... 11 4.1.5 局部模式 ................................................................................................................... 12
I
满足多样性的 Top－k 查询及其算法的实现
Research on bounded diversification problem of Top-k query results
Abstract
With the advent of the era of large data , the spread of the computer, the user causes an increasing amount of information query feedback even much extraneous information , such as the search for high quality , reduce duplication of information, and the user needs to meet the nature of the former to achieve our goal to become the diversification of information studies . So the second query is increasingly becoming a matter of concern . Top-k query diversity is based on a low-dimensional vector space objects , the purpose for which the query is retrieved and relevant keywords given by the user and the best k objects distributed in the designated area . In this paper the results for the query difference, the formal definition of a bounded diversity issues , and proposed two access methods based on the distance and the score value based on a detailed interpretation of the distance-based access methods , which through the first query the results define a bounded convex polyhedron , using geometric properties of convex polyhedra divide and access , thereby reducing the number of access to the object . The space is divided with probing the main problem is the use of spatial segmentation and detection position. Finally , the use of MMR algorithm, which is one of the most popular algorithms to compute the result set diversification , while in the quality assessment to minimize the number of access to the object . Experiments show LBMMR algorithm significantly reduces the number of access to the object to improve the access efficiency. Key words： bounded diversification；top-k；query；similarities；LBMMR
III
满足多样性的 Top－k 查询及其算法的实现
4.1.6 访问方方法的选择 ..................................................................................................... 13 4.2 实现技术简介 .................................................................................................................. 14 4.2.1 面面向对象技术 ........................................................................................................... 14 4.2.2 基于距离的坐标存储和转换 ................................................................................ 17 4.2.3 数据集存储模型 HashSet ...................................................................................... 17 5. 概要设计.................................................................................................................................. 20 5.1 算法流程图 ....................................................................................................................... 20 5.1.1 测试数据生生成模块 .................................................................................................. 20 5.1.2 算法逻辑流程图....................................................................................................... 21 5.1.3 查询策略流程图....................................................................................................... 22 6. 详细设计.................................................................................................................................. 23 6.1 项目目算法 ........................................................................................................................... 23 6.1.1 算法 1 LBMMR( K ,U ) ......................................................................................... 23 6.1.2 算法 2 PS.getNextObjects() .................................................................................. 25 6.2 模块设计 ........................................................................................................................... 26 6.2.1Байду номын сангаас测试数据生生成模块 .................................................................................................. 26 6.2.2 查询方方法模块 ........................................................................................................... 27 6.2.3 查询策略模块 ........................................................................................................... 28 6.2.4 科学计算模块 ........................................................................................................... 31 7. 实现过程.................................................................................................................................. 34