数据流上约束的子空间Skyline计算

在数据流环境下,此前有关Skyline计算的研究涉及到滑动窗口上全空间Skyline的维护或子空间Skyline的计算,未考虑到满足约束条件的子空间Skyline计算。在首次研究数据流上约束的子空间Skyline渐进计算问题中,给出了具有良好渐进性的约束的子空间Skyline计算算法—CSSC,该算法首先通过增量维护滑动窗口中元组之间的非多余支配关系来计算约束的Skyline,然后在此基础上,将文献[8]中介绍的子空间Skyline计算方案引入到约束条件下,从而实现约束的子空间Skyline的计算。

不确定数据流上的并行Skyline查询算法

不确定数据流上的Skyline查询技术逐步引起研究者的关注,传统的集中式流处理算法难以满足海量数据的查询需求,并且云计算所提供的海量计算资源和有效的存储管理模式,为研究并行Skyline查询技术提供了充足的条件。基于上述事实,提出了一种不确定数据流上的并行Skyline查询算法(parallel Skyline over uncertain data streams,PSUDS)。该算法通过交叉划分滑动窗口的方式,将集中式流查询转化为并行处理,以并行执行的方式来解决集中式算法处理性能不足的问题。大量实验结果表明,该算法具有较好的并行可扩展性。