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Efficient and Scalable Method for Processing Top-k Spatial Boolean Queries

机译：处理前k个空间布尔查询的有效且可扩展的方法

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In this paper, we present a novel method to efficiently process top-k spatial queries with conjunctive Boolean constraints on textual content. Our method combines an R-tree with an inverted index by the inclusion of spatial references in posting lists. The result is a disk-resident, dual-index data structure that is used to proactively prune the search space. R-tree nodes are visited in best-first order. A node entry is placed in the priority queue if there exists at least one object that satisfies the Boolean condition in the subtree pointed by the entry; otherwise, the subtree is not further explored. We show via extensive experimentation with real spatial databases that our method has increased performance over alternate techniques while scaling to large number of objects.
机译：在本文中，我们提出了一种新颖的方法，该方法可有效地处理文本内容上具有联合布尔约束的前k个空间查询。通过在发布列表中包含空间参考，我们的方法将R树与倒排索引结合在一起。结果是一个驻留磁盘的双索引数据结构，该结构用于主动修剪搜索空间。以最佳优先顺序访问R树节点。如果在该条目所指向的子树中至少存在一个满足布尔条件的对象，则将一个节点条目放置在优先级队列中；否则，将该条目放置在优先级队列中。否则，将不会进一步探索子树。通过对真实空间数据库的广泛试验，我们证明了在扩展到大量对象的同时，我们的方法在替代技术方面的性能有所提高。

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