Skyline查询

摘要： 面临大量数据时,如何从中摘取一部分感兴趣的数据帮助用户进行决策是数据库系统的一项重要功能.在过去几十年里,top-k和skyline查询是两种最常用的技术手段,但他们分别存在不能控制输出结果大小与需要用户提供效用函数的缺陷.为克服两者的缺陷,k代表点查询技术应运而生;其中性质较好、受到较多关注的是k-遗憾查询.本文首先回顾了skyline、top-k查询和几种典型的代表点查询.随后,详细地介绍了k-遗憾查询的概念与方法,从多个角度分析了提升查询质量的途径,并对k-遗憾查询的变体进行了研究.最后对未来遗憾最小化查询的可能研究方向与应用前景进行了展望.

摘要： 基于位置的路网Skyline查询可根据用户的需求及用户所处的位置,从大量数据中快速返回给用户期望的数据,但已有的道路网络技术需要计算大量的路网距离及数据点间支配关系的运算,导致查询效率较低。提出一种基于路网数据点的倒排索引查询算法DSR。通过计算少量数据点的路网距离求得最终结果,减小路网距离计算的代价,从而加快数据点间支配关系的判定,提升查询效率。在此基础上,在数据点更新情况下给出算法的动态维护,仅通过维护少量数据,DSR即可以快速地计算出Skyline集合。实验结果表明,与SSI、BSS等算法相比,该算法具有较高的查询效率,且时间性能明显提升。

摘要： 为了解决差分隐私保护机制中重复攻击会泄露用户隐私的问题,提出了一种基于动态页敏感度调节的skyline查询方法.首先,提出了依据最优主导页的计算页敏感度方法,提高页敏感度计算的效率;其次,为了合理设置隐私预算值,提出了基于置信率的隐私预算值调节方法;最后,基于隐私预算值动态更新查询次数的上界,实现了基于差分隐私保护的skyline查询方法.实验结果表明:所提出方法在隐私预算值设定小于0.8时,隐私数据的泄露数由787个降低到423个.

摘要： 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.

摘要： 为解决偏序域上的skyline查询问题,本文提出一种高效的偏序域上的skyline查询处理方法,来满足人们对查询效率日益增长的需求.首先,为提高偏序域上skyline的查询效率,将倒排索引引入skyline查询,提出一种基于倒排的索引结构.其次,提出基础算法(Ba-sic Partially-ordered Skyline Processing based on inverted index,PSP_B),PSP_B包含两个阶段:第一阶段,能够通过映射将偏序域转化成全序域,并建立倒排索引;第二阶段,通过倒排索引提前找到扫描结束点,得到最终的skyline结果.再次,在PSP_B的基础上,进一步提出优化算法(Improved Partially-ordered Skyline Processing based on inverted index,PSP_I).PSP_I通过先分组再建索引的方法能够进一步提高计算效率.最后,用大量的实验证明本文所提算法的正确性和高效性.

摘要： 现有的空间文本skyline查询忽略了地理空间对象的时间信息,考虑到时间信息对应用的重要性,将时间信息应用到空间文本skyline查询中,提出了一种新的查询,即已知时间的空间文本skyline查询(Time-aware Spatial-Textual Skyline Query,TSTSQ).TSTSQ中skyline对象的筛选依赖于三个条件:文本相关性、空间邻近和有效时间.分别设计了对象的空间文本相关性和时间文本相关性的计算函数,构建时空信息和文本信息的对象索引结构TKR-Tree,通过构造高效的裁剪策略实现了TSTSQ的查询算法.通过实验数据的分析和对比,验证了TSTSQ查询的有效性.

摘要： 随着物联网、大数据和5G网络的快速发展及应用,传统的云计算模式已无法高效处理网络边缘设备所产生的海量计算任务,边缘计算应运而生.边缘计算环境下,计算任务将被迁移到接近数据源的计算设备上执行,这为拓展终端节点资源以及缓解云中心负载提供了新的解决方案.现有的任务迁移决策均是在任务迁移节点确定的前提下制定的,并未考虑存在多个任务迁移节点可选的情景,而边缘计算下任务迁移节点的选择直接影响着任务迁移的服务质量,因此文中构建了服务质量可信模型,分别从时间可信、行为可信、资源可信3个维度对任务迁移节点进行评价.为了解决任务迁移节点数量巨大带来的选择效率低的问题,采用基于聚类编码的skyline查询算法对任务迁移节点进行筛选,并利用灰色关联分析法进行任务迁移节点的最终选择.实验结果表明,所提基于服务质量可信的任务迁移节点选择策略的任务迁移成功率平均提高了36％,任务完成吞吐量平均提高了18％.

摘要： 随着无线通信和定位技术的发展,道路网Skyline查询在基于位置的服务等方面越来越重要.但现有的道路网Skyline研究所涉及的空间属性仅考虑距离,并未考虑多个移动用户位置和速度的变化对用户运动时间的影响,当用户运动状态发生变化时,需要动态地调整Skyline结果,进行重新规划.文中分析了用户运动状态与查询间的关联关系,提出了查询处理算法EI,将查询过程分为两步:1)根据时间,通过协同过滤扩展方法确定初始Skyline结果集,并对数据集进行剪枝;2)监测用户的运动状态,一旦用户速度发生变化,就快速根据出入点信息动态调整Skyline集.最后,在真实路网上对算法进行了实验,并将其与现有算法N3S和EDC进行了比较,结果表明EI算法可以高效解决基于道路网的多移动用户动态Skyline查询问题.

摘要： 分布式环境中的skyline查询处理技术是近年来数据库领域的一个研究重点和热点.目前大多数研究工作均没有考虑在分布式网络中，如何高效预处理多个维空间上的skyline查询，而有效解决该问题能够显著降低网络的数据传输量以及网络结点的查询计算时间.基于此，提出一种有效预处理SPA(Super Peer Architecture)网络中多个维空间skyline查询的有效方法PDSQDN(Preprocessing of Dimensional-space SkylineQueries over Distributed Networks). PDSQDN算法充分利用父空间skyline集合与子空间skyline集合间的语义关系通过3个阶段来平衡预处理时的网络传输量和查询时间开销.同时，文章给出一种新颖的多维对象传送策略PTGPV(Policy for Transferring Grouping PositionValues)来避免直接传送skyline对象本身，从而最小化数据传输量.详细的理论分析和大量实验评估表明，文章给出的算法具有有效性和实用性。

摘要： skyline查询广泛应用于多目标决策等应用领域.优先skyline关系通过引入属性相对重要性扩展了传统的skyline关系;并且应用优先skyline关系能够减小skyline查询的结果集.提出了基于约束分析的skyline属性相对重要性发现算法CABDA.CABDA算法直接分析构造优先skyline关系所必需满足的约束集合的特征，从而确定每个属性与其他属性之间的相对重要性。最终得到满足约束的优先skyIine关系。实验表明，与已有方法相比，CABDA算法能够以更少的时间开销计算出能够有效减小skyline查询结果集的优先skyline关系。

摘要： Skyline查询技术是近年来信息检索领域的一个研究重点和热点.现有的研究工作主要考虑如何提高产生skyline对象的效率,而忽略了用户使用skyline对象集的效率.从而导致用户无法有效关注感兴趣的数据对象.基于此,提出SkyCluster的概念,对skyline对象进行基于密度的聚类,使得用户能够有效关注skyline对象频繁出现的区域,从而提高用户使用skyline对象集的效率.另一方面,由于skyline查询和聚类处理均是CPU-敏感的,因此,为了提高获取SkyCluster的效率,提出一种有效聚类skyline对象集的方法EAPSC.EAPSC算法基于文章给出的SLT索引树,并且利用SLT索引树的多个有效性质来快速产生所有的SkyCluster聚类.理论分析和实验结果表明,文章给出的方法具有有效性和实用性.

摘要： 为了解决云环境下对于海量数据的Skyline查询,提出了在Map-Reduce框架下基于衰减因子网格Skyline查询(SQBDFG)算法,该算法通过衰减式的网格进行区域划分,利用网格间的统治关系进行快速过滤,达到减少传输开销的目的,并针对网格的衰减速度会影响实际查询性能进行进一步优化.首先提出网格的最大剪枝空间和最大剪枝效率两个概念,然后从理论上证明了采用衰减式网格在处理海量数据的Skyline查询时在这两方面具有明显的优势.最后通过Hadoop分布式集群上的大量实验,在Skyline查询时间和数据1/O开销两个方面进行对比,证明了提出的SQBDFG算法具有良好的有效性和实用性。

摘要： 为了解决云环境下对于海量数据的Skyline查询,提出了在Map-Reduce框架下基于衰减因子网格Skyline查询(SQBDFG)算法,该算法通过衰减式的网格进行区域划分,利用网格间的统治关系进行快速过滤,达到减少传输开销的目的,并针对网格的衰减速度会影响实际查询性能进行进一步优化.首先提出网格的最大剪枝空间和最大剪枝效率两个概念,然后从理论上证明了采用衰减式网格在处理海量数据的Skyline查询时在这两方面具有明显的优势.最后通过Hadoop分布式集群上的大量实验,在Skyline查询时间和数据1/O开销两个方面进行对比,证明了提出的SQBDFG算法具有良好的有效性和实用性。

摘要： 为了解决云环境下对于海量数据的Skyline查询,提出了在Map-Reduce框架下基于衰减因子网格Skyline查询(SQBDFG)算法,该算法通过衰减式的网格进行区域划分,利用网格间的统治关系进行快速过滤,达到减少传输开销的目的,并针对网格的衰减速度会影响实际查询性能进行进一步优化.首先提出网格的最大剪枝空间和最大剪枝效率两个概念,然后从理论上证明了采用衰减式网格在处理海量数据的Skyline查询时在这两方面具有明显的优势.最后通过Hadoop分布式集群上的大量实验,在Skyline查询时间和数据1/O开销两个方面进行对比,证明了提出的SQBDFG算法具有良好的有效性和实用性。

摘要： 为了解决云环境下对于海量数据的Skyline查询,提出了在Map-Reduce框架下基于衰减因子网格Skyline查询(SQBDFG)算法,该算法通过衰减式的网格进行区域划分,利用网格间的统治关系进行快速过滤,达到减少传输开销的目的,并针对网格的衰减速度会影响实际查询性能进行进一步优化.首先提出网格的最大剪枝空间和最大剪枝效率两个概念,然后从理论上证明了采用衰减式网格在处理海量数据的Skyline查询时在这两方面具有明显的优势.最后通过Hadoop分布式集群上的大量实验,在Skyline查询时间和数据1/O开销两个方面进行对比,证明了提出的SQBDFG算法具有良好的有效性和实用性。

摘要： 首先定义了多时间序列的支配关系,然后在此基础上给出多时间序列k＇/k-支配Skyline查询的定义,并提出了GMS和GMI两种查询算法,对算法的正确性和复杂性也进行了证明和分析。合成数据和真实数据上的大量实验表明,两种算法都可以得到较好的查询结果,而GMI算法的查询效率较GMS算法有很大程度地提升。

摘要： 首先定义了多时间序列的支配关系,然后在此基础上给出多时间序列k＇/k-支配Skyline查询的定义,并提出了GMS和GMI两种查询算法,对算法的正确性和复杂性也进行了证明和分析。合成数据和真实数据上的大量实验表明,两种算法都可以得到较好的查询结果,而GMI算法的查询效率较GMS算法有很大程度地提升。

摘要： 首先定义了多时间序列的支配关系,然后在此基础上给出多时间序列k＇/k-支配Skyline查询的定义,并提出了GMS和GMI两种查询算法,对算法的正确性和复杂性也进行了证明和分析。合成数据和真实数据上的大量实验表明,两种算法都可以得到较好的查询结果,而GMI算法的查询效率较GMS算法有很大程度地提升。

摘要： 一种移动云计算环境下动态Skyline查询的智能医疗呼叫查询方法，属于智能医疗与空间大数据处理领域；带有由终端选择的属性和各属性阈值的查询请求被发送给云中心服务系统，云中心服务系统是由多个计算节点组成的Spark云平台，承担动态Skyline查询流的主要计算工作，并向终端返回连续的查询的医疗呼叫空间过滤结果，直到所有结果输出为止；在医疗多维大数据的查询过程中，用到了空间网格剪枝和网络医疗数据持续监控进行医疗空间大数据控制，从而更加快捷的得到用户需要的相应的医疗机构数据。

摘要： 本发明公开了一种针对时间依赖路网上多用户Skyline查询的方法，属于计算机领域中数据管理与查询方向。本发明首先结合用户在真实路网上进行个人需求服务的查询需求，设计了时间依赖路网上多用户的Skyline查询，建立了基于标记点的最短路径树。并在此基础上，给出了一种针对时间依赖路网上多用户Skyline查询算法，算法有效解决了实际路网中个人需求服务的查询需求。算法实施过程中，通过采用最短路径树及凸包等几何结构，进一步提升查询效率，依据凸包建立搜索区域来进行高效扩展。本发明的方法可以解决用户真实路网上的位置服务需求，通过最短路径树及凸包的结构保证了查询效率，具有很强的实际应用价值。

摘要： 一种移动云计算环境下动态Skyline查询的智能医疗呼叫查询方法，属于智能医疗与空间大数据处理领域；带有由终端选择的属性和各属性阈值的查询请求被发送给云中心服务系统，云中心服务系统是由多个计算节点组成的Spark云平台，承担动态Skyline查询流的主要计算工作，并向终端返回连续的查询的医疗呼叫空间过滤结果，直到所有结果输出为止；在医疗多维大数据的查询过程中，用到了空间网格剪枝和网络医疗数据持续监控进行医疗空间大数据控制，从而更加快捷的得到用户需要的相应的医疗机构数据。

摘要： 一种移动云计算环境下动态Skyline查询的智能医疗呼叫查询系统，属于智能医疗与空间大数据处理领域；采用了基于Spark的分布式动态Skyline算法，用户通过移动智能客户端向云服务中心系统发送数据请求后，云中心服务系统通过收集用户个性化多因素的请求后，从已有的医疗机构的大数据集中提取数据，并且按照用户的空间定位以及选择的多属性对其进行过滤与排序得到一个有序的医疗空间结果数据集，然后扫描比较数据点的支配关系得到动态Skyline与反Skyline结果，返回给相应的终端。在医疗多维大数据的查询过程中，用到了空间网格剪枝和网络医疗数据持续监控进行医疗空间大数据控制，从而更加快捷的得到用户需要的相应的医疗机构数据。

摘要： 本发明公开了一种基于加权Voronoi图的多偏好有序路径Skyline查询处理方法。本发明将从实时道路网上庞大的路径数据集中选取出满足用户要求的Skyline路径集，考虑多种数据点类型和路段的多种属性，由不同类型的数据点有序地组成的路径的聚合属性值作用于结果集，这些路径是有序的，符合用户偏好的。本发明提出一种道路网中对于多偏好有序路径的高效路径Skyline查询算法，首先，采集路况信息，再利用网格索引数据集进行划分以提高数据检索效率；然后，划分出的满足条件的子路径，利用加权Voronoi图的权值叠加特性进行下界估计，以完成裁剪过程，提高有效路径的检索效率；最后，结合用户偏好，返回给用户最符合要求的Skyline路径集。

摘要： 本发明公开了一种保护隐私的组Skyline查询方法，该方法制定了云环境下组Skyline查询的基本算法；确立了云环境下组Skyline查询的具体方法；从而得到客户要求的保护隐私的组Skyline查询结果。达到保护隐私的同时，实现组Skyline查询。应用所述查询方法，在外包场景中能够实现组Skyline查询计算，同时保证数据隐私，查询隐私和计算过程中不泄露任何的相关信息；在加密的数据对象上高效地实现组Skyline查询，使外包场景中的数据对象能够得到有效的利用；同时又在保证数据隐私安全的前提下，满足实际应用中返回符合用户要求的组Skyline查询结果。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的Skyline查询基数估计方法及装置，该方法包括：解析数据库历史查询日志信息，获取给定目标数据集上的Skyline查询及其对应的基数构建训练集；根据目标数据集和训练集的分布信息，分别构建并训练其数据分布学习模型；将训练好的数据分布学习模型的模型参数作为基数估计模型的初始化参数，根据训练集训练基数估计模型；根据训练好的基数估计模型，输入查询点，得到最终的基数估计值。本发明为Skyline查询变体的基数估计提供解决方案，并确保了Skyline查询变体的基数估计中存在的单调性质，提出了一种高效准确的基数估计方法，拥有准确率高、效率高、鲁棒性强、扩展性强等优点。在现代数据库管理系统以及查询优化等领域有广阔的应用场景。

摘要： 本发明公开了一种隐私保护的Skyline查询方法及系统，本发明提供的方法中，使用轻量级加密技术对原始数据库和查询内容进行加密，并且可以实现安全的数据库映射、安全的Skyline元组获取以及安全的Skyline和被支配元组消除，在Skyline查询过程中，第一计算终端和第二计算终端不会获取到原始数据库内容、查询元组和查询结果，也不会获取到数据库的元组之间的支配关系，实现了高效的隐私保护的Skyline查询。

摘要： 本发明提供一种偏序域上的skyline查询方法，包括：对待测数据集进行分组；根据用户的偏好哈斯图按映射规则映射到所述全序维度上；对除分组维度外的每个所述分组内的数据建立倒排索引；根据循环扫描策略和临时表更新策略对分组的数据集进行扫描，并将扫描结果存放到临时结果集中，直到扫描到扫描结束点根据分组计算结束条件结束相应分组的计算；当所有分组的计算都结束时，结束算法，将所有临时结果集中的结果取并集输出，所述并集即为需要返回给用户的skyline。本发明解决了现有偏序域上skyline计算方法的效率瓶颈问题，通过将倒排索引引入skyline查询领域，利用提前对数据进行分组并建立倒排索引的方式提高了skyline计算效率。

摘要： 本发明公开了一种基于最小聚合距离的多源skyline查询方法及系统，该方法包括：给定一个道路网、查询点集和兴趣点集；对道路网划分建立QG‑tree索引结构；基于QG‑tree索引，采用最小聚合距离优先策略计算具有最小聚合距离的兴趣点；采用倒排索引对兴趣点集进行管理，结合剪枝策略对兴趣点的各个维度进行检索，得到候选点集；对候选点集中的兴趣点进行道路网支配判定，输出最终查询结果集。该系统包括：设置模块、索引结构构建模块、聚合距离计算模块、检索模块和输出模块。通过使用本发明，能够提高查询效率与查询结果的精简性与有效性，为用户提供更有效的信息。本发明作为一种基于最小聚合距离的多源skyline查询方法及系统，可广泛应用于数据查询技术领域。