%0 Journal Article %A 杨茸 %A 牛保宁 %T 空间文本数据流上连续查询评估技术综述 %D 2021 %R 10.3778/j.issn.1673-9418.2009053 %J 计算机科学与探索 %P 631-640 %V 15 %N 4 %X

空间文本数据流上连续查询(CQST)在基于位置的服务中应用广泛,其在不断更新的数据流上,持续监控满足空间和文本约束的结果。为了将数据流中的对象尽快匹配给CQST,在CQST上构建高效的过滤技术是关键。CQST查询评估方法——为查询选取恰当的空间文本索引,构建高效的过滤策略提升索引的空间文本过滤性能,为数据流中到来的对象过滤大量不相关的查询,避免高昂的验证代价,提高对象与查询的匹配效率。现有工作利用有限的空间索引和文本索引构建空间文本混合索引,其评估性能差异取决于采用的过滤策略,即提升索引过滤性能的技术。以现有CQST查询优化技术为主要研究对象,对评估CQST的流程以及存在的挑战进行了介绍;对在中央服务器及分布式集群上评估CQST的空间过滤技术及文本过滤技术进行综述比较,包含采用的空间文本混合索引,为提升索引过滤性能采用的空间过滤策略、文本过滤策略及二者的结合机制,分析总结其利弊,讨论评估CQST未来可能的研究方向。

%U http://fcst.ceaj.org/CN/10.3778/j.issn.1673-9418.2009053