5、社交网络中的连续Top-k查询：创新算法与高效处理

社交网络中的连续Top-k查询：创新算法与高效处理

1. 引言

在当今的网络环境中，信息流成为了发布和消费内容的主流方式，尤其是社交网络的巨大成功，使得信息传播更加迅速和广泛。用户通过订阅感兴趣的信息渠道，实时接收新发布的内容。然而，这种动态的发布和消费模式会带来大量的信息，超出了人类处理的能力。因此，开发有效的过滤和排序技术，帮助用户获取最感兴趣的内容变得至关重要。

目前，信息流的排序模型主要关注内容和发布时间，基于内容和时间两个因素的评分函数进行排序。但这些模型忽略了社交网络中的合作维度，实际上，内容的重要性不仅取决于其本身和发布时间，还与用户、用户之间的关系以及他们的行为有关。社交网络维度为衡量内容的重要性提供了新的标准，包括用户因素和交互因素。将这些因素纳入评分函数可以提高排序的质量。

在处理大量信息时，连续Top-k查询是一种有效的方法，但目前的系统在将连续Top-k处理与包含社交网络标准的复杂评分模型相结合方面存在不足。现有的处理模型主要分为静态和连续两种方法。静态方法基于定期快照查询，而连续方法则对新消息和其他事件做出反应，以增量方式维护重要消息列表。虽然连续方法更高效，但处理复杂评分函数的难度较大。现有的连续方法大多只探索了简单的评分函数，而包含社交网络因素的复杂评分模型通常只能通过静态方法处理。

本文旨在超越现有技术，提出了以下主要贡献：
- SANTA算法 ：用于信息流的连续Top-k处理，使用包含所有社交网络因素的评分函数，能够处理新消息发布和用户交互事件。
- SANTA+算法 ：SANTA的变体，显著加速了社交网络中交互事件的处理。
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