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针对社交网络服务中汇聚的大量带有地理和社交属性的数据,提出一种改进的综合考虑用户位置和好友关系的个性化位置Top-k查询方法。首先,在传统Top-k空间查询方法的基础上,将用户的好友关系及好友签到统计信息引入评分函数,以便对查询结果进行个性化排序。然后,改进IR-tree索引结构以支持对位置信息和社交关系的混合索引。最后,在查询过程中采用基于优先级队列的最佳优先遍历方法进行剪枝,从而减少搜索空间。实验表明,改进的评分函数、索引结构和遍历方法能够实现社交网络环境中个性化且高效的Top-k查询。