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具有场境感知的概率Skyline查询处理技术研究

发布时间:2020-01-19 13:58
【摘要】:随着信息技术的发展和现实应用需求的不断扩大,不确定数据已广泛应用于众多的现实应用中。近年来,概率Skyline查询作为当前不确定数据查询研究的一个重要方面,已成为数据库领域的一个研究热点。然而传统概率Skyline查询结果通常与用户的偏好相关,而用户的偏好往往受当前场境的影响,并且现实中的场境往往来源于感知设备,具有不确定性。论文研究了具有场境感知的概率Skyline查询处理技术,主要工作和创新点如下:(1)研究了不确定场境下近似Skyline查询处理技术,首次提出了不确定场境偏好可能世界语义建模下启发式算法和基于Monte Carlo思想的近似Skyline查询算法。首先,采用可能世界语义模型对不确定场境下偏好进行建模,并提出不确定场境下Skyline查询语义。其次,由于不确定场境下偏好构成的可能世界实例过于庞大,精确Skyline算法ESA是#P问题,提出LHSA和CT两种启发式Skyline算法,从而大量裁减不满足最终结果的可能世界实例。进而,为了在保证用户指定精度的基础上提高Skyline查询效率提出了两种Monte Carlo近似算法:两阶段Monte Carlo近似算法PMA和改进的两阶段Monte Carlo近似算法MPMA。最后,通过实验对比5种算法,表明LHSA和CT可以裁减大量可能世界实例,同时在确保精度的前提下,PMA和MPMA比启发式算法更有效,并且MPMA算法优于PMA算法。(2)研究了不确定对象下的索引机制ZB*-tree。首先根据实例的Z-addresses对实例进行降序排列。Z-addresses通过对对象的每维采用二进制表示能够把多维对象映射到单维,进而能够对多维实例进行排序。接着,根据排序的实例建立ZB*-tree索引。ZB*-tree索引是在ZBtree和B*-tree索引基础上提出的一种新的内存数据索引机制,通过ZB*-tree索引进行概率Skyline查询通过减少不确定对象或实例之间的支配比较,能够降低查询时间,提高概率Skyline查询效率。(3)研究了不确定场境下概率Skyline查询处理技术,计算不确定场境下不确定对象的精确Skyline概率。首先根据可能世界模型对不确定对象及不确定场境进行建模,并提出了不确定场境下的概率Skyline查询语义UC-PSkyline。然后根据ZB*-tree对不确定数据建立索引机制来避免重复支配比较,在此基础上引进预处理技术和剪枝策略机制,预处理技术能够在建立索引之前确定Skyline概率为0或1的对象和实例,而剪枝策略机制能够在UC-PSkyline查询时减少对象或实例之间的支配比较。最后在ZB*-tree基础上进行UC-PSkyline查询处理。实验表明通过ZB*-tree索引进行UC-PSkyline查询降低了查询时间,提高了查询效率。
【图文】:

旅馆


Skyline 查询的结果。Bohm 等 查询算法,,采用高斯模型和象和基于索引的算法查询,然而用户的偏好往往受当信息,图 1.2 以用户为中心应用中,各种方法和方式获境获取工具、用户不确定性的喜好来选择理想的酒店住了价格和距离属性外,还具。如果游客正在商务出差并,而游客仅仅是度假,希望)不同,Skyline 查询得到的检馆时:可能 80%的程度喜欢如:NBA 球员的例子,某一

内容,概念引入,查询算法,领域


图 1.2 场境内容意义 等人[1]在 2001 年将 Skyline 查询的概念引入数据库领域之后,14,15]和反 Skyline 查询算法被先后提出并且取得了许多成果
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.13

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本文编号:2571092

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