正交区域查询一直是应用科学领域中的重要课题,尤其在数据库查询和计算几何中被广泛深入的研究,并已经在数据库查询、地理信息系统、计算机图形学、数据挖掘和多媒体信息检索等领域中得到广泛的应用。随着计算机技术的不断发展,每天产生的数据量的爆炸性增长导致急需新的方法去检索庞大的数据集,而Top-K查询就是解决信息过载最简单有效的方法之一,如今Top-K问题也已经在众多领域被深入研究,包括信息检索、多媒体相似性检索、推荐系统等。最近几年,数据库的易用性受到越来越多的关注,解释用户期待的记录未出现在查询结果中的现象,即所谓的Why-Not问题已经逐渐成为炙手可热的课题,在SQL查询、Top-K查询、Skyline查询、空间关键字Top-K查询等众多领域中的Why-Not问题已经得到较好的解决,但还没有人解决过正交区域Top-K查询中的Why-Not问题。论文在深入研究正交区域Top-K查询算法的基础上,首次提出解决正交区域Top-K查询中的Why-Not问题,即采用自动更新查询的方式对初始查询进行调整,从而使得新查询的结果集包含Why-Not元素且代价最小,对于查询的调整主要是从不改变区域的前提下提高k值、不改变k值的前提下缩小区域、适当提高k值并缩小区域三种方式中找出满足条件且使得代价最小的查询,并借助区域树对算法执行效率进行优化,另外还结合测试数据对Why-Not算法进行了实验,并对比了包括初始k值、初始排序、数据规模等不同因素对算法执行效率的影响,实验结果显示算法具有非常高的准确性和较好的效率。