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A new approach for maximizing bichromatic reverse nearest neighbor search

机译：一种最大化双色反向最近邻搜索的新方法

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Maximizing bichromatic reverse nearest neighbor (MaxBRNN) is a variant of bichromatic reverse nearest neighbor (BRNN). The purpose of the MaxBRNN problem is to find an optimal region that maximizes the size of BRNNs. This problem has lots of real applications such as location planning and profile-based marketing. The best-known algorithm for the MaxBRNN problem is called MaxOverlap. In this paper, we study the MaxBRNN problem and propose a new approach called MaxSegment for a two-dimensional space when the L_2-norm is used. Then, we extend our algorithm to other variations of the MaxBRNN problem such as the MaxBRNN problem with other metric spaces, and a three-dimensional space. Finally, we conducted experiments on real and synthetic datasets to compare our proposed algorithm with existing algorithms. The experimental results verify the efficiency of our proposed approach.
机译：最大化双色反向最近邻居（MaxBRNN）是双色反向最近邻居（BRNN）的变体。 MaxBRNN问题的目的是找到使BRNN大小最大化的最佳区域。这个问题有很多实际的应用，例如位置规划和基于个人资料的营销。 MaxBRNN问题的最著名算法称为MaxOverlap。在本文中，我们研究了MaxBRNN问题，并针对使用L_2范数的二维空间提出了一种称为MaxSegment的新方法。然后，我们将算法扩展到MaxBRNN问题的其他变体，例如带有其他度量空间和三维空间的MaxBRNN问题。最后，我们在真实和合成数据集上进行了实验，以将我们提出的算法与现有算法进行比较。实验结果验证了我们提出的方法的有效性。

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