Skyline查詢算法,從被提出以來,就得到了大量的關(guān)注。該算法能夠很好地描繪數(shù)據(jù)的概況,展現(xiàn)數(shù)據(jù)的走向。Skyline查詢算法在多規(guī)則決策、實時在線服務(wù)以及商業(yè)數(shù)據(jù)分析等等的實際場景中都用著良好的應(yīng)用。并且在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異的時代,Skyline查詢算法依然擁有可觀的發(fā)展?jié)摿ΑＨ欢?在處理維數(shù)多、數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)集的時候,Skyline查詢算法存在著返回結(jié)果過多的問題。因此結(jié)合經(jīng)典的Top-k算法來幫助過濾Skyline查詢的結(jié)果的Top-k Skyline查詢算法被提出了。但是現(xiàn)有的Top-k Skyline查詢算法在處理大數(shù)據(jù)集的時候,仍然存在效率低下的問題,主要表現(xiàn)在以下幾個方面:（1）通過構(gòu)建以及維護特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來減少查詢時間。但是在處理大數(shù)據(jù)集時,存儲相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的所需空間以及維護數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的所需時間,隨著數(shù)據(jù)量爆炸式增加而變得難以接受。（2）時間復(fù)雜度較大�，F(xiàn)有算法最優(yōu)時間復(fù)雜度為O（nlogn）,在處理大數(shù)據(jù)集的時候,算法的運行時間過長。（3）特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)缺乏普適性。在處理數(shù)據(jù)類型簡單的數(shù)據(jù)集時,構(gòu)建相匹配的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能做到良好的時間優(yōu)化。但是面對數(shù)據(jù)類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第二章 經(jīng)典的Top-k Skyline查詢算法
    2.1 Skyline查詢算法
    2.2 Top-k支配查詢算法
    2.3 多級網(wǎng)格Skyline查詢算法
    2.4 針對大數(shù)據(jù)集設(shè)計新的Top-k Skyline查詢算法的必要性
    2.5 針對大數(shù)據(jù)集設(shè)計新的Top-k Skyline查詢算法要考慮的因素
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于度值評分的Top-k Skyline查詢算法
    3.1 DFTS算法基本思想
    3.2 DFTS算法整體流程
    3.3 DFTS算法實例
    3.4 性能分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 實驗設(shè)計與結(jié)果
    4.1 實驗設(shè)計
    4.2 評估DFTS算法性能的影響因素
    4.3 DFTS與TKDQ的對比
    4.4 DFTS在不同規(guī)模數(shù)據(jù)集中的收益分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號：3699920