MapReduce环境下基于支配层次树的k-支配skyline查询方法研究

发布时间：2021-01-31 02:02

　　深受信息时代发展影响的今天,对海量数据的处理已经深入到商业、科技、金融、教育等各行业的发展中。消息预测、电子商务、金融统计等新型信息产业在拥有大量用户数据信息的同时,也同样面临着海量信息的冗杂。从大量混杂的数据当中提取有效的关键信息,变得十分的必要。Skyline查询能够返回用户更感兴趣的信息,是大数据领域信息处理的一种关键技术,被广泛地应用到如好友关系的预测（社交网络大数据）,高速公路车辆查询（交通大数据）,商品推荐（电商大数据）等诸多领域。随着数据量的剧增,由于skyline查询对信息的选择没有控制性,受数据量和数据分布情况的影响,返回的结果量有可能随之增加。K-支配skyline查询的提出弥补了上述缺陷,它通过控制参数k来控制对属性的选择,从而达到控制结果集大小的目的。然而,由于参数k的可变性,传统的k-支配skyline查询算法一般只能够按照用户在某一方面的要求来进行选择,依赖用户程度较大且可变性不大。同时,在诸多实际应用中经常会出现缺失属性值的现象,当存在获取的信息的属性值缺失时,对不完整信息需要经过特殊的处理方式,才能够使得不完整的信息实现推荐。另外,面对巨增的数据量,与传... 

【文章来源】：辽宁大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

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本文编号：3010008