基于查询对象的路网Skyline查询中Why-not问题的研究

随着信息技术的高度发展,数据成为了重要的战略资源,如何利用大数据进行查询是众多学者的研究内容。与此同时,被查询对象在未被选择时,如何利用大数据使自己能够满足用户的查询要求也成为了重要的研究方向。在分析现有算法存在的不足的基础上,根据实际生活中查询的特点,对基于查询对象的路网Skyline查询中的why-not问题进行了研究,并针对此问题提出了属性优化算法。该算法包括修改why-not点的空间属性和非空间属性,以及修改查询中心的位置。考虑到实际情况,将时间属性单列而不是简单地将其作为非空间属性的一维。算法采用剪枝策略以提高效率。最后在真实路网数据和生成的兴趣点数据集上进行对比实验,结果表明在特定时间段同时修改空间、非时空属性的方法可以有效地解决此问题。

支持近似图查询的Why-Not问题解释方法

why-not问题是为查询结果中的缺失元组找到合理的解释。解决数据库查询中的why-not问题不仅能够帮助用户更好地理解查询,而且能够提高数据库的质量和可用性。为了提高图数据库的可用性,提出了支持近似图查询的why-not问题解释方法。该解释方法不仅阐明了为什么why-not问题没有出现在查询结果中,而且给出了一些修改初始查询图的建议,使得why-not问题能够出现在修改后的查询图的查询结果中。该算法分两部分完成:第一部分为候选修改操作生成阶段,首先利用边频率信息提出候选操作集生成基本算法,接着利用图分解操作提出候选操作集生成改进算法,得到修改初始查询图的候选操作集;第二部分基于对查询图修改操作数最少的代价模型,分别采用贪心算法和回溯法选取候选操作,贪心算法设计了合理的贪心函数,回溯法构建了回溯剪枝树,并提出三种剪枝策略执行剪枝操作,最终选取的候选操作集即为支持近似图查询的why-not问题的合理解释。实验表明,该方法可以快速有效地为近似图查询中的why-not问题提供合理解释。

查询结果可用性研究综述

数据库可用性研究在数据库领域受到了广泛的关注.其目标在于帮助用户更加高效、方便地使用数据库,从而提高用户对数据库的满意度.主要关注查询结果可用性研究.当前的数据库查询仅仅向用户返回查询结果.如果查询结果不是用户想要的,现有的数据库系统既不能向用户解释为什么会得到这样的结果,也无法给出有效的建议以帮助用户得到满意的查询结果.查询结果可用性研究正是针对当前数据库系统的这一不足而展开.在数据库可用性的视角之上,以查询结果为中心,对当前查询结果可用性工作的最新动态进行了综述.梳理了当前查询结果可用性相关研究中问题的类型及其特点,并从Causality&Responsibility问题、Why-not&Why问题、Why-few&Why-many问题这3个方面对该领域的研究工作现状进行了分类、介绍和总结.最后对该研究领域未来可能的研究方向进行了展望,为相关研究提供参考.