【摘 要】
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轮廓查询在涉及多标准决策的空间数据库、数据挖掘、测试观察、用户偏好查询、可视化等领域起着非常重要的作用,是一种典型的复杂查询。目前的研究主要涉及简单的轮廓查询,而
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轮廓查询在涉及多标准决策的空间数据库、数据挖掘、测试观察、用户偏好查询、可视化等领域起着非常重要的作用,是一种典型的复杂查询。目前的研究主要涉及简单的轮廓查询,而不能满足实际应用的需求,基于此,本文提出了轮廓聚合查询,以满足复杂查询应用需求,并提出相应的查询处理方法。本文通过对不同聚合函数的分析,提出了在一般聚合情况下的基本算法——聚合优先算法AACN(Aggregate All,Compute Next).AACN算法的基本思想就是先对数据集按着数据点进行聚合操作,然后再对得到的数据列表进行轮廓查询。在此基础上对算法进行了分析与改进,提出了在特殊聚合函数下的时刻优先算法CETAN(Compute on Every Time,Aggregate Next)和基于过滤策略的动态优化ABT(Aggregation Based onTime)算法.其中CETAN算法就是先对每一个时刻的数据进行轮廓查询,再对得到的结果进行聚合操作；ABT算法的基本思想就是采用过滤策略不断地对数据集进行过滤更新,最终得到想要的结果,这种算法支持数据集动态的更新。最后通过实验,模拟出3种数据集：正相关数据集、反相关数据集、不相关数据集,来分别对算法进行测试。实验结果表明了算法是有效的,对于历史数据的查询,算法可以极大地改善查询的精确性和多样性。
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