【摘 要】
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skyline查询是数据挖掘一个重要的研究方向，在基于数据的决策支持等应用中有着重要的作用．由于现实应用中存在着大量的不完整数据流，但大多数现有的skyline查询算法都依赖于如下的假设：1)任意数据点的所有维度值都是已知的;2)数据集是稳定、有界的并且可以随意访问．此外，随着数据维度的增加，skylime数据点的个数会变得过多，因此引入了k-支配skyline的概念，但是不完整数据的k-支配关系
【机 构】
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中国科学院软件研究所 北京 100190 中国科学院研究生院 北京 100049 山东大学计算机科
【出 处】
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NDBC2009第26届中国数据库学术会议
论文部分内容阅读
skyline查询是数据挖掘一个重要的研究方向，在基于数据的决策支持等应用中有着重要的作用．由于现实应用中存在着大量的不完整数据流，但大多数现有的skyline查询算法都依赖于如下的假设：1)任意数据点的所有维度值都是已知的;2)数据集是稳定、有界的并且可以随意访问．此外，随着数据维度的增加，skylime数据点的个数会变得过多，因此引入了k-支配skyline的概念，但是不完整数据的k-支配关系并不具有传递性，现有的skylime查询算法都无法适用．基于这些问题，考虑到数据流高维、无界、顺序性的特点，并且在某些维度上可能具有缺失值的特性，提出了一种新的基于滑动窗口的不完整数据流的k-支配skyline查询算法，实验结果表明，算法不仅可以支持不完整数据流上的k-支配skyline计算，并能够保证效率和性能．
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