互联网时代信息爆炸性增长,选择一个符合用户要求的子集来代表整个数据集是数据库系统中一项重要功能。作为多准则决策的重要工具之一,遗憾最小化查询可以很好地满足该功能需求。为了降低查询的遗憾率,交互策略可以不断地逼近用户真实想法,从而降低遗憾率。然而现有的交互查询算法存在交互轮数过多的缺陷。本论文针对已有算法存在的缺陷,设计出高效的交互遗憾最小化查询算法。论文主要工作和创新点如下:（1）提出了基于排序的交互遗憾最小化查询算法。为了解决目前已有的交互遗憾最小化查询算法在执行过程中需要多轮交互才能确定用户最喜欢的元组这一缺陷,首先提出了基于排序的交互方式。在此基础上设计了相应的选点策略。在每一轮交互前根据这些策略选出少量的点展示给用户,用户根据自己的偏好将这些点进行排序,算法根据用户反馈的结果进行相应信息的更新。大量实验表明基于排序的交互遗憾最小化查询算法在时间和交互轮数上都优于已有算法。（2）提出了基于交互式集合覆盖的遗憾最小化查询算法。论文在子模集合覆盖和交互式子模集合覆盖的基础上提出了基于交互式集合覆盖的遗憾最小化查询。并设计了相应的算法,算法主要由交互点的选取,候选群体和候选数据集的更新和贪婪算法选出k个元组四部分构成。实验验证了论文中设计的算法比已有的方法更具有优势。（3）在基于排序的交互遗憾最小化查询算法基础上设计了图形化的展示系统,该系统以真实数据集作为交互数据,算法每一次选出固定数量的元组展示给用户,用户根据自己的喜好将这些元组进行排序,并将排序结果反馈给系统,经过几轮交互,系统可以从整个数据集中确定用户最喜欢的元组,并在结果页面展示该元组的详细信息。