基于聚类的逆向Skyline查询算法

摘要

逆向Skyline查询能够应用到诸如决策支持、用户偏好支持以及市场行为分析等方面.由于参考对象q的存在,在执行逆向Skyline查询的过程中数据空间被划分成许多分区.然而,存在的算法都没有考虑这个问题的影响,直接使用原始数据集建立索引结构.本文提出了一种新的逆向Skyline查询方法CRSQ,它考虑了这个问题.CRSQ首先根据查询对象q对数据进行聚类,然后建立R-tree索引,最后利用高效修剪策略修剪索引搜索空间.实验结果表明CRSQ算法是有效的,它相对于没有聚类技术的算法获得了50 %以上的性能提高.