随着移动网络的不断发展,基于位置的服务变得越来越流行,大量的带有文本信息和空间信息的兴趣点逐渐增加。为了从这些兴趣点中返回令用户满意的结果,用户的查询通常都带有一定的偏好。skyline查询作为一种非常重要的偏好查询,学者们已经对这种查询进行了广泛的研究。考虑到用户行走的方向性和社交网络产生的社交信息,本文对空间文本skyline查询进行更加深入地研究。首先,根据用户行走的方向性,提出基于方向的空间文本skyline查询算法。本算法将方向属性应用到空间文本skyline查询中,为用户返回在各个方向上的skyline对象。Skyline对象的确定依赖于三个方面:空间邻近、文本相似度和方向。引入两种函数分别计算文本相关性和空间相关性。为了加快查询速度,提出有效的裁剪策略和终止定理。其次,根据用户的选择容易受到身边朋友的影响,利用社交网络中产生的社交信息,提出基于社交的空间文本skyline查询算法。本算法返回的skyline对象依赖于三个方面:与查询者之间的距离、与查询关键字的文本相关性和社交相关性。引入新型的函数计算查询的社交相关性。为了提高查询者的满意度,扩展该查询,提出受限的基于社交的空间文本skyline查询算法。同时,引入一个新颖的概念受限skyline。针对每一种查询,提出裁剪策略和终止条件,以提高查询效率。最后,通过在不同的数据集上进行实验对比分析,验证本文所提算法的有效性和高效性。