【摘 要】
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传统的top-k查询为顾客返回符合其偏好的产品集合,reverse top-k查询则返回将给定产品作为top-k结果的偏好集合。reverse top-k查询由于能帮助生产者评估产品对顾客的影响,因
【基金项目】
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“863”国家高技术研究发展计划（2007AA010502,2007AA01Z474）资助
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传统的top-k查询为顾客返回符合其偏好的产品集合,reverse top-k查询则返回将给定产品作为top-k结果的偏好集合。reverse top-k查询由于能帮助生产者评估产品对顾客的影响,因此在商业分析中具有重要价值。现有的reverse top-k查询假设数据是精确的,许多现实应用中,数据的不确定性广泛存在。将reverse top-k查询扩展到不确定数据上,并给出了基于物化视图的高效查询算法GMV。实验结果表明,GMV算法能够减少需要计算的偏好数量,具有较高的计算效率。
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