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作者：李松;杨晓龙;靳海鹏;张丽平;
单位：哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
摘要：为了解决道路网中利用多目标决策技术进行兴趣点推荐和高效位置查询的问题，针对由于数据规模增加产生大量近似数据，导致传统多目标决策技术在道路网环境下查询效率和可用性方面较低的问题，提出了一种道路网广义近似Skyline查询算法。首先基于兴趣点的维度相似性和道路网近似性构建近似集和独立点，并根据兴趣点特性设计相应的剪枝策略；随后，通过近似集和独立点重构数据集，根据剪枝策略过滤掉当查询位置移动时对查询结果无影响的兴趣点，并构建AA-R*-Tree索引以提升查询效率；最后，根据兴趣点的近似性提出一种广义近似聚集支配算法，通过选取代表点代替近似集进行Skyline计算，减少冗余运算并优化查询结果，最终得到满足兴趣点近似整合有序的Skyline结果集。实验结果表明：所提近似查询算法在大规模数据集和大量相似数据条件下表现出较好的效率与可行性；与Higher-Gsky、MG-EGsky和GSSK-A算法相比，所提算法在数据规模、查询范围及路段数增加时的平均效率提升约14%,能够为道路网用户提供更快速有效的决策支持。
关键词：道路网;;Skyline查询;;多目标决策;;近似查询;;兴趣点推荐
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62072136);; 黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2023F031)
