随着互联网信息技术和空间定位技术的快速发展,网络中产生了海量的携带地理位置信息的文本对象,即空间文本数据。现实生活中,各种基于位置服务的应用利用这些空间文本数据所包含的信息服务于人们。在这些基于位置服务的应用中常用的技术之一便是空间关键字查询技术,这使得空间关键字查询变得越来越重要。本文主要研究了空间关键字查询系统中近邻及反近邻两大查询问题,分别可应用于处理来自用户及商家的查询。本文针对不同的查询问题,提出了相应的索引结构和高效的查询处理算法。具体研究内容如下:(1)针对路网上k近邻空间关键字查询问题,提出了基于G-tree的混合索引结构以及相应的查询剪枝策略。通过对混合索引树结点与查询对象文本维度上的上下界得分进行评估,剪掉没必要访问的树分支,并优先访问距离近的树结点,从而提高查询处理效率。(2)针对top-m反近邻空间关键字查询问题,提出了基于MIR-tree(Min-max IR-tree)的近似求解算法。该算法首先对用户进行聚合top-k查询,然后以迭代的形式近似计算出反近邻空间关键字查询结果最多的m个对象,避免了穷尽所有组合,进而提高查询处理效率。(3)在真实数据集上与现有方法进行了实验对比,验证了本文所提出的索引结构及查询处理方法的高效性,并实现了可视化的近邻及反近邻空间查询原型系统。