Skyline查询处理算法研究
发布时间：2021-01-12 06:41
随着信息技术的飞速发展,各行各业都迎来了大数据时代。面对如此庞大的数据量,数据管理系统显得尤其重要。数据查询处理技术作为数据管理系统中最重要的组成部分之一,可以快速地、直观地反映数据的各种特性,为用户的决策提供参考和帮助。目前为止,数据管理系统中最常见的查询有Skyline查询、最近邻查询、Top-k查询、聚集查询、Join查询、相似性查询等。其中,Skyline查询是一种重要的多维度偏好查询,在多维度决策、个性化推荐、数据挖掘等领域有着广泛的应用。Skyline查询处理问题已经得到了国内外学者的广泛关注,并将其扩展到许多不同的环境中。然而,现有的研究工作在基于空间划分的Skyline查询处理、不完整数据上的Skyline查询处理、不确定数据上的Skyline查询处理和G-Skyline查询处理等方面仍有许多不足。因此,本文主要在这四个方面进行研究,成果如下:首先,本文研究了基于空间划分的Skyline查询处理问题。Skyline查询处理算法大致分成两类:一类是基于索引的,另一类则不需要索引结构。尽管基于索引的Skyline查询处理算法效率很高,但是索引结构的构建面临维度灾难问题,所需...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状及分析
1.2.1 Skyline查询处理算法
1.2.2 不完整数据上的Skyline查询处理算法
1.2.3 概率Skyline查询处理算法
1.2.4 分布式Skyline查询处理算法
1.2.5 基于点集的Skyline查询处理算法
1.2.6 代表性的Skyline查询处理算法
1.3 本文主要研究工作
1.3.1 本文主要研究问题
1.3.2 本文主要研究成果
1.4 研究内容之间的关系
1.5 本文章节安排
第2章 基于空间划分的Skyline查询处理算法
2.1 引言
2.2 Skyline查询
2.2.1 问题定义
2.2.2 空间划分框架
2.3 基于虚拟中点的空间划分算法
2.3.1 空间划分的代价评估模型
2.3.2 虚拟中点
2.3.3 递归搜索树
2.3.4 VMPSP算法
2.3.5 算法分析
2.4 实验分析
2.4.1 实验设置
2.4.2 实验结果
2.5 本章小节
第3章 不完整数据上的Skyline查询处理算法
3.1 引言
3.2 不完整数据模型
3.2.1 独立的数据分布
3.2.2 正相关的数据分布
3.2.3 负相关的数据分布
3.2.4 数据分布的区分方法
3.3 问题定义
3.3.1 独立的数据分布
3.3.2 正相关/负相关的数据分布
3.4 概率Skyline查询算法
3.4.1 独立的数据分布上的算法
3.4.2 正相关的数据分布上的算法
3.4.3 负相关的数据分布上的算法
3.5 实验分析
3.5.1 实验设置
3.5.2 准确率评估
3.5.3 效率评估
3.6 本章小结
第4章 不确定数据上的Skyline查询处理算法
4.1 引言
4.2 列分布式环境下不确定数据上的Skyline查询
4.2.1 问题定义
4.2.2 列分布式环境
4.2.3 排序的数据列
4.3 基于排序的数据列的算法
4.3.1 基准算法
4.3.2 ASR算法
4.3.3 IASR算法
4.3.4 FSLR算法
4.3.5 算法分析
4.3.6 算法优化
4.4 实验分析
4.4.1 实验设置
4.4.2 实验结果
4.5 本章小结
第5章G-Skyline查询处理算法
5.1 引言
5.2 k-支配G-Skyline查询
5.2.1 问题定义
5.2.2 k-支配G-Skyline分析
5.3 lk-支配图
5.3.1 lk-支配图定义
5.3.2 lk-支配图构造算法
5.3.3 lk-支配图构造算法分析
5.4 k-支配G-Skyline点集搜索算法
5.4.1 基于单个点的搜索算法
5.4.2 基于祖先点集的搜索算法
5.4.3 搜索算法分析
5.5 实验分析
5.5.1 实验设置
5.5.2 结果集大小对比评估
5.5.3 效率评估
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
本文编号：2972360
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状及分析
1.2.1 Skyline查询处理算法
1.2.2 不完整数据上的Skyline查询处理算法
1.2.3 概率Skyline查询处理算法
1.2.4 分布式Skyline查询处理算法
1.2.5 基于点集的Skyline查询处理算法
1.2.6 代表性的Skyline查询处理算法
1.3 本文主要研究工作
1.3.1 本文主要研究问题
1.3.2 本文主要研究成果
1.4 研究内容之间的关系
1.5 本文章节安排
第2章 基于空间划分的Skyline查询处理算法
2.1 引言
2.2 Skyline查询
2.2.1 问题定义
2.2.2 空间划分框架
2.3 基于虚拟中点的空间划分算法
2.3.1 空间划分的代价评估模型
2.3.2 虚拟中点
2.3.3 递归搜索树
2.3.4 VMPSP算法
2.3.5 算法分析
2.4 实验分析
2.4.1 实验设置
2.4.2 实验结果
2.5 本章小节
第3章 不完整数据上的Skyline查询处理算法
3.1 引言
3.2 不完整数据模型
3.2.1 独立的数据分布
3.2.2 正相关的数据分布
3.2.3 负相关的数据分布
3.2.4 数据分布的区分方法
3.3 问题定义
3.3.1 独立的数据分布
3.3.2 正相关/负相关的数据分布
3.4 概率Skyline查询算法
3.4.1 独立的数据分布上的算法
3.4.2 正相关的数据分布上的算法
3.4.3 负相关的数据分布上的算法
3.5 实验分析
3.5.1 实验设置
3.5.2 准确率评估
3.5.3 效率评估
3.6 本章小结
第4章 不确定数据上的Skyline查询处理算法
4.1 引言
4.2 列分布式环境下不确定数据上的Skyline查询
4.2.1 问题定义
4.2.2 列分布式环境
4.2.3 排序的数据列
4.3 基于排序的数据列的算法
4.3.1 基准算法
4.3.2 ASR算法
4.3.3 IASR算法
4.3.4 FSLR算法
4.3.5 算法分析
4.3.6 算法优化
4.4 实验分析
4.4.1 实验设置
4.4.2 实验结果
4.5 本章小结
第5章G-Skyline查询处理算法
5.1 引言
5.2 k-支配G-Skyline查询
5.2.1 问题定义
5.2.2 k-支配G-Skyline分析
5.3 lk-支配图
5.3.1 lk-支配图定义
5.3.2 lk-支配图构造算法
5.3.3 lk-支配图构造算法分析
5.4 k-支配G-Skyline点集搜索算法
5.4.1 基于单个点的搜索算法
5.4.2 基于祖先点集的搜索算法
5.4.3 搜索算法分析
5.5 实验分析
5.5.1 实验设置
5.5.2 结果集大小对比评估
5.5.3 效率评估
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
本文编号：2972360
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