杨 茸，牛保宁

太原理工大学信息与计算机学院，山西晋中 030600

空间文本数据流上连续查询（continuous queries over spatial-textual data streams，CQST），也称为位置感知的发布/订阅查询（location-aware publish/subscribe query），是在不断更新的空间文本对象数据流上，检索并实时更新满足空间和文本约束的对象，是广告定位、微博分析和地图服务等基于位置的应用程序的核心操作[1-21]。与一次查询（Ad-hoc query）相比，CQST是指在一段时间内（指查询有效期内），随着数据集的更新，系统连续地为CQST 计算并返回结果。评估CQST 的挑战性在于在CQST 上构建高效的过滤技术。通常系统中包含大量的CQST，数据流上的对象可能以很快的速度到来，对象的处理必须及时，任何延迟都有可能导致结果过时，使得用户体验变差，因此过滤技术的构建至关重要。

在本文，O 表示空间文本数据流。一个空间文本对象表示为o=(ρ,ψ,t)。其中o.ρ表示对象的地理位置，o.ψ是一组描述对象的文本集合，o.t表示与对象生命期有关的时间戳。近年来，空间文本数据流上连续查询主要包含连续布尔范围查询[1-11]及连续Top-k查询[12-21]，定义如下：

空间文本数据流上连续布尔范围查询：连续布尔范围查询（continuous Boolean range query，CBRQ）表示为q=(r,ψ,t)。其中q.r是描述查询范围的一个空间区域，q.ψ是一组描述查询需求的文本（或数值）集合（或布尔表达式，本文只考虑“与”操作），称为关键字，q.t表示与查询生命期有关的时间戳。查询结果集为q(O)={o∈O|o.ρ∈q.r∧o.ψ⊇q.ψ}，即返回落入查询范围内且包含全部查询关键字的对象。

空间文本数据流上连续Top-k查询：连续Top-k查询（continuous Top-knearest neighbor query，CTkN）表示为q=(ρ,ψ,k,α,t)。其中q.ρ表示查询的地理位置，q.k表示查询返回的对象个数，q.α表示平衡空间邻近度及文本相似度的查询偏好参数，其他参数意义同上。……