摘要
skyline查询广泛应用于多目标决策等应用领域.优先skyline关系通过引入属性相对重要性扩展了传统的skyline关系;并且应用优先skyline关系能够减小skyline查询的结果集.提出了基于约束分析的skyline属性相对重要性发现算法CABDA.CABDA算法直接分析构造优先skyline关系所必需满足的约束集合的特征,从而确定每个属性与其他属性之间的相对重要性,最终得到满足约束的优先skyline关系.实验表明,与已有方法相比,CABDA算法能够以更少的时间开销计算出能够有效减小skyline查询结果集的优先skyline关系.
skyline查询广泛应用于多目标决策等应用领域.优先skyline关系通过引入属性相对重要性扩展了传统的skyline关系;并且应用优先skyline关系能够减小skyline查询的结果集.提出了基于约束分析的skyline属性相对重要性发现算法CABDA.CABDA算法直接分析构造优先skyline关系所必需满足的约束集合的特征,从而确定每个属性与其他属性之间的相对重要性,最终得到满足约束的优先skyline关系.实验表明,与已有方法相比,CABDA算法能够以更少的时间开销计算出能够有效减小skyline查询结果集的优先skyline关系.
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2011年第S1期375-381,共7页
Journal of Computer Research and Development
基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2011CB302601)
国家自然科学基金项目(60873215)
湖南省自然科学杰出青年基金项目(S2010J5050)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(200899980003)
