基于MapReduce的增广动态Skyline查询处理方法

Skyline查询能够计算大规模的数据集中满足多个标准的最优解,被广泛应用于多目标决策等领域.动态skyline查询作为skyline查询的一种重要变体,其结果随着查询点的不同而动态改变,为用户在指定查询要求方面提供了更大的灵活性.然而,随着数据量的不断增加,动态skyline查询会产生大量的查询结果,忽略了查询点的维度方向性和数据的全局整体性,给用户的选择带来极大困难.因此,需要进一步优化动态skyline查询的结果集,提高全局整体性,过滤冗余数据.针对上述问题,提出一种基于MapReduce的增广动态skyline查询处理方法.该方法将原始数据按照维度信息进行分区,在多个节点并行计算动态skyline,优化传统动态skyline结果集,同时提供全局更优的结果供用户选择.在此基础上,针对用户给出某些维度的容忍度的情况,提出一种引入用户容忍度的增广动态skyline查询处理方法.该方法可以根据用户容忍度缩减增广动态skyline查询的原始数据集,很大程度上减少中间结果的比较次数,并且提高了结果集的准确度.大量实验证明,基于MapReduce的增广动态skyline查询处理方法具有更好的有效性、准确性和可用性.