历史地理社会查询处理（Historical Geo-Social Query Processing）的研究关注点在于利用历史数据对地理位置信息进行社会网络层面的分析。本文着重探讨了地理社会网络（Geo-Social Network, GeoSN）中对历史数据的查询处理问题，该问题的重要性在学术界和实际应用中日益凸显。传统的研究多集中在实时查询上，但历史查询能够为分析提供更为深入的视角，对于以系统为中心的目的至关重要。
Geo-Social Network（GeoSN）是由四大组成部分构成的网络系统：社交网络、兴趣点（Points of Interest, POI）、用户对地点的签到信息以及用户轨迹。社交网络可以被视为一个无向图G=(U,E)，其中U代表所有用户集合，E代表用户之间的边，边的存在表示用户之间为朋友关系。兴趣点集合P包含用户访问过的所有兴趣点，以GPS点<x, y, text>的形式存在，并带有关键词集合。签到集合CK={<ui, pk, tr> | ui∈U且pk∈P}包含了所有用户对地点的签到信息，意味着用户ui在时间tr访问了地点pk。对于地点pk和时间区间[ts, te]，集合Upk,ts,te被定义为{ui | <ui, pk, tp>∈CK且tp∈[ts, te]}，即返回在时间区间[ts, te]内访问地点pk的所有用户集合。除了这些，用户还会形成一种轨迹TJ={<x1, y1, t1>, <x2, y2, t2>, ..., <xn, yn, tn>}，其中存在<xi, yi, ti>∈TJ，但(xi, yi)不在兴趣点集合P中。可以看出，这类社交网络包含了两个重要的分支：空间社会网络（亦称地理社会网络）和时间社会网络（亦称动态社会网络）。
本文提出的两个主要历史查询问题中，一个是签到历史查询，另一个是生活模式查询。为了解决这些问题，研究人员构建了复杂的数据索引结构，并提出了一系列查询处理算法。研究使用了真实和合成的混合数据集进行了实验评估，结果证明了所提出方法的有效性和高效性。相关关键词包括时空（Spatio-Temporal）、地理社会（Geo-Social）和群体查询（Group Query）。
文章的摘要强调了人们通过社交网络分享位置信息和签到数据的现象越来越多，这种现象也成为了学术界关注的热点。而历史查询（historical query）作为分析的工具，对于系统中心的目的分析来说是必不可少的。本篇研究的创新点在于对历史地理社会查询处理的研究，特别是关注群体问题，包括签到历史查询和生活模式查询。研究人员构建了复杂的数据结构来索引历史数据，并提出了处理查询的算法。此外，通过对真实与合成的混合数据集进行的实验评估，研究验证了其方法的有效性和效率。
历史地理社会查询处理的研究聚焦于如何通过历史数据对社交网络中的地理签到和生活模式信息进行分析和查询，这是地理信息系统（GIS）和社交网络分析领域的一个新兴且重要的研究方向。通过对大规模历史数据的有效索引和高效查询处理，研究者们可以更好地理解用户在不同时间和空间背景下的社交行为模式，这对于社会学研究、城市规划、商业分析等多个领域都具有潜在的指导和应用价值。
