[发明专利]一种面向Top-k查询的查询结果即时多样化的方法

摘要

本发明涉及一种面向Top‑k查询的查询结果即时多样化的方法，基于一种多样化算法框架TAD和基于此框架上的多样化算法DivSA。多样化算法框架TAD在查询结果流式产生的过程中，将查询结果分为两部分：其一是超过当前相关度分数上界值的查询结果；其二是低于当前相关度分数上界值的查询结果和仍没有生成的结果。在结果多样化的过程中，仅考虑第一部分的查询结果，减少了大量的计算开销。本发明的多样化算法DivSA首次使用了基于动态扩张相似图上极大独立集计算的多样化方法，且提出了一种增量式算法计算动态扩张相似图的极大独立集，给出了一个结果多样化过程完备而高效的解决方案。

主权项

1.一种面向Top-k查询的查询结果即时多样化的方法,其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：基于流式产生的查询结果，使用nextTop模块得到一个查询结果，将该查询结果加入到集合T中，nextTop模块的具体执行步骤包括：/n步骤1.1：基于流式产生的查询结果，使用一个优先队列Que存储当前生成的查询结果，按照其对于查询的相关度从大到小在Que中依次排序；/n步骤1.2：更新UpperBound值并判断Que中的第一个结果的相关度分数是否超过UpperBound，若超过了UpperBound，将其作为nextTop模块的结果返回，否则返回步骤1.1；/n步骤2：动态的构建集合T的相似图，具体是当集合T中每加入一个新结果，就在对应的相似图中增加一个新节点和相关的边，该相似图的具体构建步骤包括：/n步骤2.1：基于一定的相似性度量方法，计算新加入的结点与集合T中所有其他结点的相似度分数；/n步骤2.2：若新结点与某个已有结点的相似性分数高过设定的阈值，则在两个结点之间增加一条边；/n步骤3：在相似图上执行多样化算法DivSA，若能找到满足限制条件的多样化结果集则停止搜索，整个流程结束，否则返回步骤1，继续扩充集合T，该多样化算法DivSA是基于动态演化相似图上极大独立集进行，具体包括：/n步骤3.1：定义集合S