發(fā)布時間：2021-01-31 02:02

　　深受信息時代發(fā)展影響的今天,對海量數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)深入到商業(yè)、科技、金融、教育等各行業(yè)的發(fā)展中。消息預測、電子商務、金融統(tǒng)計等新型信息產(chǎn)業(yè)在擁有大量用戶數(shù)據(jù)信息的同時,也同樣面臨著海量信息的冗雜。從大量混雜的數(shù)據(jù)當中提取有效的關鍵信息,變得十分的必要。Skyline查詢能夠返回用戶更感興趣的信息,是大數(shù)據(jù)領域信息處理的一種關鍵技術,被廣泛地應用到如好友關系的預測（社交網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)）,高速公路車輛查詢（交通大數(shù)據(jù)）,商品推薦（電商大數(shù)據(jù)）等諸多領域。隨著數(shù)據(jù)量的劇增,由于skyline查詢對信息的選擇沒有控制性,受數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)分布情況的影響,返回的結果量有可能隨之增加。K-支配skyline查詢的提出彌補了上述缺陷,它通過控制參數(shù)k來控制對屬性的選擇,從而達到控制結果集大小的目的。然而,由于參數(shù)k的可變性,傳統(tǒng)的k-支配skyline查詢算法一般只能夠按照用戶在某一方面的要求來進行選擇,依賴用戶程度較大且可變性不大。同時,在諸多實際應用中經(jīng)常會出現(xiàn)缺失屬性值的現(xiàn)象,當存在獲取的信息的屬性值缺失時,對不完整信息需要經(jīng)過特殊的處理方式,才能夠使得不完整的信息實現(xiàn)推薦。另外,面對巨增的數(shù)據(jù)量,與傳... 

【文章來源】：遼寧大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

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本文編號：3010008