一种语义增强的空间关键词搜索方法

空间关键词搜索立足于查找满足用户查询意图且空间距离相近的兴趣点(point of interest, POI),在地图搜索等领域有着广泛的应用.传统的空间关键词搜索方法仅考虑关键词与POI点在文本上的匹配程度,忽略了查询的语义信息,因而会导致相关结果丢失以及无关结果引入等问题.针对传统方法的局限,提出了语义增强的空间关键词搜索方法S3(semantic-enhanced spatial keyword search).该方法对查询关键词中包含的语义信息进行分析,并结合语义相关性和空间距离对POI点进行有效的排序.S3方法主要有以下2个技术挑战：1)如何对语义信息进行分析.为此,S3引入了知识库对POI数据进行语义扩充,并提出了一种基于图的语义距离度量方式.结合语义距离和空间距离,S3给出POI点的综合排序方案.2)如何在大规模数据上即时地返回top-k搜索结果.针对这一挑战,提出了一种新型的语义-空间混合索引结构GRTree(graph rectangle tree),并研究了有效的剪枝策略.在大规模真实数据集上的实验表明,S3不仅能够返回更为相关的结果,而且有着很好的效率和可扩展性.