分析现有反k 近邻( reverse k nearest neighbor，RkNN) 查询在效率、数据维度等方面的不足，提出基于R 树结点覆盖值( R-tree's cover-value) 的RC － 反k 近邻查询方法． 该方法需预先计算R 树每个结点的覆盖值，采用过滤－ 精炼两步式处理方法，在过滤阶段采用两种剪枝启发式． 该方法可有效处理数据库更新，适用于任意k 值、任意维的对象集，查询结果精确，且计算量较小． 实验结果表明，在k ＞ 6 时RC － 反k 近邻查询时间比同类工作更短．