摘要：空间数据集中的点普遍由空间信息及描述文本信息组成.空间近似关键字反远邻查询（Approximate String Reverse Furthest Neighbors Search,ASRFNS）问题是在一个空间数据集中搜索所有以给定查询点为最远邻,且满足文本相似度条件的目标.基于现有的空间反远邻查询算法以及近似关键字查询算法,我们提出了两个基本的解决算法：凸包最远单元交集（CHFCs Join）算法和凸包最远单元近似字符串串行查询（CHFCASSS）算法;我们又设计了一种包含空间和关键字信息的外存索引结构Filter-Rtree,并给出了相应的凸包最远单元过滤R树（CHFilterRtree）高效算法.通过真实数据集的实验测试,验证这三种算法的有效性,并分析比较了其性能与效率.

关键词：查询 反远邻查询 空间数据库 外存索引 

单位：中国矿业大学资源与地球科学学院; 江苏徐州221116; 安徽工业大学计算机与技术学院; 安徽马鞍山243032