基于差分隐私的路网环境skyline查询

路网中的skyline查询在智慧交通、兴趣点发现和位置服务等领域具有重要的应用价值,但存在查询效率较低、未考虑查询结果的隐私性等问题。有鉴于此,文中提出了一种基于差分隐私的路网环境下skyline查询方法。首先,针对路网环境下的初始数据集数据量大和数据复杂的特点,对数据集进行预处理,利用基于距离属性划分的skyline层和路网Voronoi图的性质提出了3个剪枝规则,基于剪枝规则给出了路网环境下的数据集剪枝算法,从而有效地过滤掉大量冗余数据;其次,针对过滤后的数据集,利用网格索引的存储方式来节省存储空间,并设计了基于网格索引的skyline扩展树,基于扩展树和相应的剪枝规则提出了查询全局候选skyline点集的算法;最后,针对查询结果集,利用差分隐私预算分配模型来分配隐私预算,并基于信息散度进行结果集发布,有效提高了数据信息的隐私性。实验结果表明:所提出的查询方法的准确率在99%以上;其在数据集规模较大情况下的查询效率相较于传统skyline查询方法提升10%以上;在总差分隐私预算为0.01、0.10、0.50和1.00时,所提出的隐私预算分配方法的相对误差均低于等差分配和等比分配方法。

基于Skyline的三角形快速折叠方法研究

随着各种三维建模软件模型数据量越来越复杂,传统的网格简化算法受到海量三维模型数据量严重挑战,大型三维模型高效简化成为Web端军事推演虚拟试验可视化的迫切需求。为了提升模型简化的效率,论文引入Skyline思想,提出了基于Skyline的三角形快速折叠算法TMF-Skyline以保持原始模型始终朝着折叠收敛速率最大的方向进行折叠。最后通过与边折叠算法和三角形折叠算法进行比较,展示了该算法在大型三维模型数据的简化任务中具有更快的折叠速度性能。

基于差分隐私Skyline算法的智能云平台中的数据隐私保护研究

针对工业互联网云平台中不同子系统数据割裂和隐私保护问题,文章提出基于Bubble-Skyline算法的解决方案,该方案包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析建模模块。在数据收集模块和数据预处理模块中使用协议加密和哈希映射转化表,安全地传输与整合不同系统之间的数据;在数据分析模块中使用Bubble-Skyline算法获得最优解。采用某工厂的历史数据验证表明,在工厂排产中,该方案能够在保护数据隐私的同时优化排产方案,平均生产时间减少了17.15%。

无线传感网络中基于MapReduce的组合Skyline查询算法

无线传感网络通过传感器节点能够收集到海量数据,利用组合Skyline查询技术可以在海量数据中获取以组合为单位的用户感兴趣的信息。然而,由于无线传感网络所处环境的不确定性及节点能量有限等问题,使得在海量数据下组合Skyline查询效率不太理想。针对该问题,提出一种基于MapReduce的组合Skyline查询算法(MR-GSKY算法),首先通过预处理操作去除无用点,然后将数据集分块,充分利用MapReduce分布式计算的特点,在Map阶段并行计算每一分块的键值对,再利用删减操作去除无用候选组合,在Reduce阶段执行扩展操作对不同键值对的组合进行整合并计算出组合Skyline的中间结果,通过多次Map和Reduce操作生成G-Skyline(n)。实验结果表明,该算法比现有算法具有更好的性能。

一种基于索引的高效k-支配Skyline算法

由于在多标准决策支持等应用上具有重要的意义,skyline查询成为近年来数据库和数据挖掘领域的一个研究热点.然而随着数据集维数的增加,数据点之间形成支配关系的可能性越来越小,导致了skyline点数目过多而无法提供任何有效信息.为了在高维数据集中找到更重要和更有意义的skyline点,人们提出了k-支配skyline的定义.但现有的用于k-支配skyline的算法在时间效率、空间复杂度和渐进输出性上都有待提高.该文提出了一种基于索引的高效k-支配skyline算法,通过为数据集建立两个索引,算法可以高效地进行计算,在时间、空间和渐进性上均优于现有的算法.

基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择

由于传统QoS感知的Web服务选择方法无法保证服务选择的可靠性和实时性,提出了一种基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择方法.该方法首先通过云模型计算QoS的不确定性,然后采用Skyline计算提取Web服务中的Skyline服务,剔除冗余服务,最后采用混合整数规划在Skyline服务中进行服务选择.在公共有效数据集和合成数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够为用户提供可靠、快速的服务选择.

基于Map-Reduce的海量数据高效Skyline查询处理

Skyline查询已成为现今数据库和信息检索领域的研究热点之一,伴随着人类可以采集和利用的数据信息的急剧增长,使得如何处理海量数据的Skyline查询成为急需解决的问题.近年来兴起的Map-Reduce编程框架能够有效地处理基于海量数据的应用,该文既是研究如何运用Map-Reduce编程框架解决海量数据的Skyline查询问题.在Map-Reduce框架下处理Skyline查询的直接方法是扫描整个数据集进而得到查询结果,但是在海量数据Skyline查询问题中,查询结果的数量远小于原始数据集的数据量,对此该文提出了一系列的Skyline查询算法及优化,有效地过滤掉部分不能成为Skyline查询结果的数据对象,大幅度提高了在Map-Reduce框架下处理Skyline查询的效率.大量运行在Hadoop平台上的实验验证了该文所提出的Skyline查询处理算法具有良好的有效性、准确性和可用性.

数据流上高效计算子空间Skyline的算法

流数据处理和多维空间中子空间上Skyline的计算是近年来数据管理与数据挖掘领域的研究热点.此前相关工作只专注于滑动窗口上Skyline的维护问题,未涉及到滑动窗口中子空间Skyline的计算.文中提出了一个基于网格索引的高效维护滑动窗口上Skyline的算法,以此为基础采用自顶向下的方式通过两个阶段增量式地返回目标子空间上的结果;开发的多个剪枝策略和启发式优化方法显著地提高了全空间Skyline的维护以及子空间Skyline的计算效率.理论分析和实验结果表明:与同类算法相比,文中提出的StreamSubsky算法以极少的时间开销就能输出第一个结果,并且算法具有良好的可扩展性.

基于Skyline的QoS感知的动态服务选择

服务计算相关技术标准的持续完善和不断成熟推动了基于Web服务重用的分布式应用系统开发方式的迅速普及.而随着服务数量的爆炸性增长,网络上存在着大量功能相似、非功能特性各异的服务,如何在功能相当的服务集中选择质量较优的服务成为一个亟待解决的问题.传统的基于服务质量的服务选择方法,无论是局部最优或是全局最优策略,均面向服务库中的所有服务进行选择,选择效率受服务数量影响较大,因此不适用于基于大规模服务库的服务选择.文中引入数据库查询中的skyline方法,利用skyline中的支配关系,在选择过程中仅考虑skyline之上的服务,从而大大缩小了服务选择的范围,提高了服务选择的效率.同时针对动态Web服务环境,提出一种动态环境下的skyline服务维护算法,并通过一系列仿真实验证明了所提算法的高效性及良好的可扩展性.

概率数据流上Skyline查询处理算法

概率数据流管理与分析逐步引起了研究者们的关注.Skyline查询技术是近年来数据库领域的研究热点.此前相关工作仅限于静态数据集或传统确定性数据流上的Skyline查询处理,尚无人考虑概率数据流上的Skyline计算问题,本文提出的SOPDS算法则较好地解决了该问题.在采用适应性更强的网格索引的基础上,提出了概率定界、逐步求精、提前淘汰与选择补偿等启发式规则对算法从时间和空间两方面进行了系统地优化.实验表明,算法在时间与空间上具有较高的整体性能.

数据流上连续动态skyline查询研究

skyline查询能够从大规模数据集上计算满足多个标准的最优点.数据流上的skyline计算是数据流上最基本的查询操作之一,对于很多在线应用具有非常重要的意义,尤其在移动计算环境、网络监控、通信网络以及传感器网络等领域.不同于大部分传统的skyline研究,主要研究数据流上约束skyline和动态skyline计算问题.采用网格索引存储元组,提出了GBDS算法用于计算和维护动态skyline.通过为每个查询定义影响区域,使得在元组到达和失效时需要处理的元组个数最小化.理论分析和实验结果证明了提出方法的有效性.

高效的Top-k相互Skyline查询算法

Top-k相互Skyline查询返回相互Skyline查询中的前k个对象.这种查询是数据分析者寻找有意义对象进行决策支持的一种重要直觉工具.然而,这种查询还没有引起研究社区足够的注意力.介绍了几种新颖的算法,包括Topk-TBBS,Topk-dMBBS,Topk-wMBBS.主要的思想是信息重用和高效的修剪策略.特别地,Topk-wMBBS算法由于完全重用了搜索中的节点信息,并利用了最好优先BF搜索策略.因而它获得了最好的性能.同时证明了该算法有最优的I?O访问效率.最后,使用了2个真实数据集和4个服从不同分布的合成数据集进行了集中实验.实验结果表明,提出的算法无论是变化参数k的大小、数据集的尺寸和Cache尺寸都是有效的,且具有很高的效率,尤其Topk-wMBBS具有最小的I?O访问次数.

基于Skyline的空战仿真数据三维可视化回放研究

对空战仿真数据进行三维可视化回放,直观逼真地还原空战仿真过程,为用户了解空战过程中任意时刻、任意视角和任意目标的信息提供交互工具,对研究空战有着重要意义。设计了基于Skyline的空战态势三维可视化回放实现方法,并对空战仿真数据的压缩存取、目标的动态加载、标牌显示、带轨迹变化的态势拖放等实现方法,实现了数据的三维可视化回放,并有效提高了态势回放效率。

不确定Skyline查询技术研究

当前不确定数据广泛存在于诸如传感器网络、RFID网络、基于位置服务、移动对象管理网上购物和市场监控等各种实际应用中.不确定Skyline查询作为不确定数据管理的一个重要方面,由于其在决策制定、市场分析、环境监控和数据挖掘等方面的重要作用,近年来在数据库和网络计算领域受到广泛关注.首先,概述了各种不确定数据类型上的Skyline查询定义,包括离散、连续概率分布模型以及不完全数据上的Skyline查询定义;其次,分析了不确定Skyline查询的特点,并在此基础上综述了现有的各种不确定数据集上的集中式和分布式Skyline查询方法,重点分析了各种算法的原理和优缺点;再次,介绍了不确定数据流上的Skyline查询定义并综述了各种不确定数据流上的Skyline查询方法;最后,基于最新研究动态指出了未来不确定Skyline查询研究的趋势.

基于事件的位置不确定移动对象连续概率Skyline查询

Skyline查询是基于位置服务(Location based service,LBS)的一项重要操作,其目的是发现数据集中不被其他点支配的点的集合.移动对象在运动过程中,其位置信息具有不确定性,导致各数据点间的支配关系不稳定,从而影响Skyline操作.本文针对以位置不确定移动对象为查询点的Skyline查询进行研究,首先,定义了查询点移动时各对象间支配概率,提出了支配概率和Skyline概率的微元计算方法.在此基础上,提出一种面向不确定移动对象进行连续概率Skyline查询的有效算法UCPSC.该算法首先快速计算初始时刻的p-Skyline集合;然后,定义了两类可能引起p-Skyline变动的事件,通过对这些事件的跟踪计算快速更新p-Skyline集合,无需在移动对象的每一运动时刻去遍历整个数据集,实现了对p-Skyline的连续更新操作,大大减少了算法的查找和计算开销,提高了运算效率;最后,提出一种静态算法USPSC,与UCPSC进行了对比试验,实验结果证明了算法的有效性.

MapReduce框架下的Skyline计算

由于Skyline查询广泛应用于多目标决策、数据可视化等领域,近年来成为数据库领域的一个研究热点。针对云计算环境,在MapReduce框架下设计并实现了Skyline算法。MapReduce是一个运行在大型集群上处理海量数据的并行计算框架,其主要思想是任务的分解与结果的汇总。基于不同的数据划分思想,实施了三种Skyline并行算法,分别是基于MapReduce的块嵌套循环算法(MapReduce based block-nested-loops,MR-BNL)、基于MapReduce的排序过滤算法(MapReduce based sort-filter-skyline,MR-SFS)以及基于MapReduce的位图算法(MapReduce based bitmap,MR-Bitmap),并针对这三种算法进行了系统的实验比较,得出了不同数据分布、维数、缓存等因素对算法性能的影响结果。

道路网环境下K-支配空间Skyline查询方法

为了弥补已有的研究成果无法直接处理道路网环境下K-支配空间Skyline查询问题的不足,提出了基于网络Voronoi图的道路网环境下K-支配空间Skyline查询方法.该方法将K-支配应用到道路网Skyline查询中以处理多属性数据对象,在实际应用中可以用来解决道路网环境下多目标查询和决策问题.方法主要包括道路网中约减数据集过程和K-支配检查过程.首先基于空间数据点构建网络Voronoi图,并对查询点建立查询凸包,通过网络Voronoi图的性质与查询区域的位置关系对数据集约减,从而优化数据集并且有效地减少查询点重复搜索的现象;然后对候选集的非空间属性进行K-支配检查得到道路网精炼集合;最后对精炼集合进行支配检查得到最终的空间Skyline集合.理论研究和实验表明所提出的方法具有较高的效率,可较好地处理道路网环境下K-支配空间Skyline查询问题.

Skyline计算研究综述

近年来,skyline计算以其在多目标决策、数据挖掘、数据库可视化等方面的潜在应用引起了越来越多研究者的关注。集中式skyline计算作为最早的研究重点得到了深入的研究,许多有效的skyline计算算法被提出来,例如BNL、NN、BBS等等。其中,BBS被认为是当前最佳的集中式skyline计算算法。分布式skyline计算的研究也取得了明显进展,已有的工作分别对面向分布式数据库、移动自组织网络和对等网络等的skyline计算进行了探索。Skyline计算还被扩展为其它更复杂的计算问题,包括任意子空间上的skyline,所有子空间上的skyline,k-支配的skyline,空间skyline计算等等。然而,迄今为止,国内外还没有一篇论文对sky-line计算技术作过全面的分析与评述。对skyline计算技术进行系统的综述。在介绍已有代表性算法的基础上,通过分析它们的特点和比较它们的性能,总结了各算法的优势和不足,并指出了skyline计算的未来发展方向。

无线传感器网络中一种近似Skyline查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一种近似Skyline查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求,节能地处理传感器网络中的近似skyline查询.

基于Skyline Terrasuite的城市三维景观的建立

以东北大学彩色航空摄影像片和大比例尺地形图为数据源,利用VirtuoZoNT3.5获得DOM数据和DEM数据并进行预处理,使其拥有相同的坐标系统;利用三维地理信息系统软件SkylineTerrasuite将DOM叠加到DEM上构建三维表面来表示三维场景和建筑物的屋顶纹理;利用数码相机对建筑物的侧面纹理进行采集,对建筑物的结构框架进行纹理映射,实现城市三维景观的可视化。