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发现两类对象的相互k最近邻居可为工作匹配、大学选择等应用提供决策。现有的方法主要处理单度量空间（如L2 norm）,这些方法有可能导致不公平的匹配。形式化多度量空间的相互最近邻问题,提出基于空间索引的多度量空间下的相互k最近邻算法。利用人工数据集,测试了大量的参数设置下的算法性能,结果表明提出的算法优于可选的直接算法。