【摘 要】
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基于滑动窗口的连续偏好查询是流数据领域的一类经典问题。偏好查询主要指从数据集中找到最具价值的数据,反馈给用户进行决策。偏好查询包括Top-k查询和轮廓查询。在滑动窗口模型下,此类查询监听窗口数据,当窗口滑动时,查询返回给用户最具重要意义的一组数据。此类查询的一个重要问题是候选集合规模对数据分布、维度、规模较为敏感,通常无法在资源受限条件下高效工作。基于此,本文提出ρ-TOPK和ρ-kSKYLINE
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基于滑动窗口的连续偏好查询是流数据领域的一类经典问题。偏好查询主要指从数据集中找到最具价值的数据,反馈给用户进行决策。偏好查询包括Top-k查询和轮廓查询。在滑动窗口模型下,此类查询监听窗口数据,当窗口滑动时,查询返回给用户最具重要意义的一组数据。此类查询的一个重要问题是候选集合规模对数据分布、维度、规模较为敏感,通常无法在资源受限条件下高效工作。基于此,本文提出ρ-TOPK和ρ-kSKYLINE两种查询算法框架分别支持资源受限条件下的连续Top-k查询和轮廓查询。首先,本文提出查询处理框架ρ-TOPK支持资源受限环境下的近似top-k查询。该查询返回当前窗口中的近似查询结果,并保证近似查询结果的准确度不小于参数ρ。框架ρ-TOPK利用流数据频繁变化的特性对窗口中候选对象进行划分,根据划分结果计算自适应误差阈值ρ,利用ρ筛选高质量近似查询结果,从而保证在资源受限环境下为用户返回误差比值不大于ρ的查询结果。其次,本文针对资源受限条件下的连续k-skyline查询问题展开研究,提出一种连续近似查询框架ρ-kSKYLINE。不同于传统的k-skyline查询,它针对当前窗口的精确skyline集合,计算近似skyline集合,依据此近似集合将查询结果返回给用户。具体地,框架ρ-kSKYLINE通过ρ-TREE索引对窗口 skyline对象进行区域划分,通过近似剪枝控制候选对象规模,利用其过滤能力删除大部分未来成为查询结果可能性较低的对象,克服了资源匮乏对算法性能带来的影响。最后,本文通过大量实验对所提算法性能进行了评估。实验结果证明了本文所提算法的有效性和高效性。
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